추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
본 연구에서는 WGR 강우모형으로부터 모의된 공간적으로 분포된 강우자료를 수정Clark방법으로 유출 해석하여 면적평균강우의 추정에 따른 오차와 유출오차사이의 관계론 고찰해 보았다. 이러한 관계는 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 아울러 호우의 방향을 여러 가지 경우로 가정하여 살펴보았으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 면적평균강우의 추정오차 및 이에 따른 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 줄어들고 있으며, 어떤 밀도 이상이 되면 그 감소 폭이 크게 둔화되는 것으로 나타났다. (2) 면적평균강우의 추정오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다. 그러나 면적평균 강우-유출의 관계에서는 그 오차의 비가 1.0이하로 유역면적평균강우 추정시의 오차가 유출에 감소되어 전달되는데 비해 첨두유출량에는 그대로 또는 경우에 따라 증폭되어 전달됨을 파악할 수 있었다. (3) 호우의 방향성에 따른 강우오차는 크게 영향 받지 않는 것으로 판단된다. 그러나, 유출오차는 호우의 방향이 유역의 배수방향에 일치하는 경우에 더 크게 나타나고 있으며, 특히 수문곡선의 형상적인 측면에서보다는 첨두유출량에 더 많은 영향력을 미치고 있는 것으로 보여진다.
농작물에 기주하는 해충의 밀도추정은 해충종합적 관리(Integrated Pest Management: IPM)의 중요한 연구분야이다. 이는 농약을 살포한다든지 천적을 방사하는 것과 같은 인위적인 방제관리의 성패여부가 해충밀도에 대한 정보에 의존하기 때문이다. 본 연구는 온실장미에서 서식하는 점박이응애의 밀도분포를 일반화 선형혼합모형을 통하여 분석하고 있다. 자료습득이 식물체의 일정 부위에서 반복적으로 이루어 졌기 때문에 경시적 자료분석의 개체특정(Subject-Specific: SS)방법과 모집단평균(Population-Averaged: PA)방법을 모두 사용한 후에,그 결과를 비교, 검토 하였다.
도시하천유역은 인위적인 하수계통으로 인해 강우-유출관계의 불확실성이 클 뿐만 아니라 홍수의 도달시간이 매우 짧고 강우-유출관계의 비선형성도 매우 크다. 현재의 수문해석절차에서는 유역의 확률강수량을 수문모형의 입력자료로 활용하여 확률홍수량을 추정하는 방법이 채택되고 있으며, 입력되는 확률강수량의 빈도와 추정되는 홍수량의 빈도가 동일하다는 가정에 근거하고 있다. 그러나 유역에 발생하는 강수량 및 유역의 수문학적 특성에 따라 동일한 강수라 하더라도 유역의 반응 측면에서 변동성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 도시하천유역에서 강우-유출관계의 다양한 불확실성요소를 고려하여 확률홍수량을 추정할 수 있는 홍수빈도곡선 개발절차를 수립하고자 한다. 도시하천유역에서 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하기 위하여 첫째, 강수 및 강우-유출모형 매개변수의 변동성을 파악한 후 이를 확률밀도함수를 통해 모의할 수 있는 절차를 수립하고 둘째, 강우-유출 모의를 통해 앙상블형태의 유출수문곡선을 도출한다. 최종적으로 도출된 유출수문곡선 앙상블을 토대로 홍수량의 성장곡선(growth curve)를 개발하여 모의기반의 홍수빈도해석을 수행하고, 기존 수문해석절차와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법론의 장단점을 평가하고자 한다.
최근 기후변화로 인해 돌발성 집중호우가 증가하는 추세로 홍수피해가 발생하고 있는데 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악에 대한 필요성이 중요하게 대두되고 있다. 그러나 일반적으로 지상우량계의 경우, 공간적인 강우분포 분석에 한계가 존재하여 레이더 강우자료와 함께 활용하는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 강우장 추정시, 공간보간 기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 유출 해석을 통해 그 적용성을 확인하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 외에도 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 분포형 수문모형인 $Vflo^{TM}$의 입력자료로 사용하여 유출해석시 정확도를 비교 분석하였다. 추정된 강우장의 정량적 평가 결과, 지상강우만을 이용하는 OK 기법이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 하지만 강우의 공간 분포 특성 반영 측면에서는 KED와 CK가 보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한 유출해석의 경우 지형학적 매개변수 조정에 의한 강우 입력자료의 왜곡을 배제하기 위해 검 보정은 실시하지 않았으며 오차분석 결과에서 KED, CK, OK, Radar 순으로 관측유량을 잘 재현하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 공간보간 기법의 수문학적 적용성을 확인하였으며 모형의 검 보정을 통해 수문모형의 입력자료로서 활용성을 가질 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 생성된 강우장을 활용한다면, 관측망의 밀도가 낮은 지역과 미계측 유역 등에 적용하여 수문시스템해석에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 회귀모형 오차항의 1차 자기상관에 대한 베이즈 검정법을 제안하였다. 이를 위해 자기상관검정에서 설정된 귀무 및 대립가설간에 베이즈 요인을 도출하고, 이를 근사추정하는 방법을 일반화 Savage-Dickey 밀도비와 Gibbs 추출법의 합성을 통해 제시하였다. 또한, 근사추정의 효율 및 제안된 검정법의 검정력을 평가하기 위해서 모의실험과 경험적 자료분석 예를 사용하였다.
본 연구에서는 우량계와 강우 레이더를 함께 이용하는 경우의 통합관측 효과를 검토하였다. 통합관측효과는 서로 직교하는 관측방법의 결합에 따른 관측오차의 감소를 고려함으로써 평가된다. 구체적인 적용 예로서 금강유역에 대하여 강우 레이더가 추가로 설치되는 경우 우량 관측망 밀도를 어느 정도까지 조정할 수 있는지에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 North and Nakamoto(1989), Yoo et al. (1996), 유철상(1997)의 관측오차 관련 연구를 응용하였으며, 강우장의 모형화를 위해서는 그 구조가 간단한 NFD 모형을 이용하였다. 모형의 매개변수는 금강유역의 28개 우량 관측소 시자료를 이용하여 추정된 강우장의 특성치(상관거리 및 상관시간)를 이용하여 결정하였고, 레이더의 운영 특성은 임의로 가정하였다. 본 연구에서는 WMO(1994)의 추천 우량관측 밀도와 금강유역에 설치된 우량 관측 밀도를 고려하여 레이더의 도입으로 인한 우량 관측 밀도의 조정 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.
일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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