본 논문에서는 혼합보증기간이 있는 수리 가능한 시스템에 대하여 보증기간이 종료된 이후의 교체정책을 고려한다. 이러한 교체정책은 보증기간이 재생되는 재생혼합보증과 재생되지 않는 비재생혼합보증에 대하여 고려되며, 최적의 교체정책을 설정하기 위 해서 단위 시간당 기대비용을 사용한다. 재생혼합보증과 비재생혼합보증이 있는 시스템에 대하여 소비자 관점에서의 단위 시간당 기대비용을 구하고, 이를 최소화하는 최적의 보전기간을 결정한다 그리고, 시스템의 고장시간이 와이블분포일 때 수치적 예를 통해서 제안된 최적의 교체정책을 설명한다.
가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.77-86
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2008
본 논문에서는 비재생보증이 종료된 이후의 최적의 주기적인 예방보전정책을 제안한다. 비재생보증기간이 종료된 이후의 예방보전에 대하여 Wu와 Clements-Croome (2005)의 확률적 보전효과를 갖는 주기적인 예방보전모형을 가정한다. 시스템의 운영 기간 동안 사용자가 지불하여 야 할 비용들이 주어져 있을 때 단위시간당 기대비용을 결정한다. 또한, 구해진 단위시간당 기대비용을 최소화하는 최적의 예방보전 주기와 횟수를 결정하는 방법을 다룬다. 마지막으로 본 논문에서 제안된 예방보전정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.865-877
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2010
본 논문에서는 보증기간이 종료된 이후의 수리가 가능한 시스템에 대한 주기적인 예방보전모형을 고려하는데, 무료수리보증, 비례수리보증 그리고 혼합수리보증과 같은 세 종류의 수리보증정책을 고려한다. 이러한 세 종류의 수리보증기간이 종료된 이후의 수리가 가능한 시스템에 대한 주기적인 예방보전모형에 대하여 각각 기대순환길이, 총기대비용 그리고 단위시간당 기대비용을 유도한다. 또한 유도된 단위시간당 기대 비용을 최소화하는 최적의 예방보전정책인 최적의 예방보전주기와 예방보전횟수를 결정하는 방법에 대하여 설명한다. 끝으로 고장시간이 와이블분포를 하는 경우에 최적의 주기적 예방보전정책을 결정하여 본다.
본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.
본 논문에서는 시스템 연령(年齡)에 의해 보전 활동의 효과를 설명하는 일반 수리(修理) 개념을 이용한 최적 보전(保全) 정책에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 주기적인 일반 수리와 고장 시 최소 수리가 적용되는 최적 보전 정책을 고려하였다. 따라서 일반 수리에 따른 보전 정책의 비용 함수를 도출하였고 최적 보전 정책을 도출하는 알고리즘을 제시하였고 예제를 통해 알고리즘의 성능을 분석하였다. 이 연구를 통해 시스템을 운영하는데 있어서 어느 수준의 보전 정책을 적용하며 어느 정도의 기간 동안 시스템을 유지할 것인지에 대안을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R2 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R2 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 주요 식량은 쌀이기 때문에 논 경작이 매우 활발한 국가이며 국토전체면적의 약 8.27%가 논으로 구성되어 있다. 그렇기 때문에 우리나라 유역을 대상으로 수문 모델을 모의함에 있어서 유역 내 논에서의 수문학적 반응을 살펴보는 것은 정확한 유출분석을 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment Hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 충청남도 보령시에 위치한 보령댐 유역을 대상으로 일 자료기반의 유출모의를 수행하였다. CAT은 논에서의 담수심과 물꼬높이 등을 고려한 모듈을 포함하고 있기 때문에 우리나라 논에서의 유출특성을 반영한 유역 유출 모의가 가능하다. 연구기간은 2000년부터 2017년으로 총 18년의 강우, 유출 및 기상자료를 수집하여 전체 기간에 대해 모의하였다. 전체 기간 모의 결과에 대한 유출률과 토양수분을 분석하여 연속된 평년기간(2003년 - 2005년)과 연속된 가뭄년 기간(2015년 - 2017년)으로 시나리오를 구분하였으며, 각 3년 기간으로 구분된 두 가지 시나리오에 대한 논에서의 수문학적 거동 변화를 토양수분과 지하수수위를 중심으로 비교 및 분석하였다.
복잡한 수문 수리지질학적 조건을 고려할 수 있는 SWAT-MODFLOW 지표수-지하수 통합모형과 대수층-하천-양수정 시스템을 단순화한 Hunt (1999) 해석해를 죽산천 인근 지역에 각각 적용하여 지하수 양수로 인한 하천수 감소량을 모의하고 그 결과를 비교하였다. 하천으로부터 약 1 km 이내에 위치한 천부 지하수 관정들 중에서 취수계획량이 $100m^3$/일을 초과하는 18개의 관정을 선별하고 지하수 양수량 대비 하천수 감소량(하천수 감소비)을 산정한 결과 대부분의 관정에서 해석해와 모델링 결과의 차이가 0.2 미만으로 매우 작은 것으로 나타났다. 따라서 해석해가 하천-대수층 시스템을 단순화한 조건에 대해 유도되었음에도 불구하고 정밀한 모델링에 준하는 결과를 나타낼 수 있는 것으로 분석되었다. 그러나, 양수기간이 장기화되거나 하천과 관정간의 이격거리가 증가함에 따라 해석해와 모의결과의 차이가 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 해석해가 대수층 저류량의 감소와 하천수량의 감소가 장기적으로 균형을 이루는 동적 평형 상태를 구현할 수 없고 하천수위의 급격한 변화에 따른 하천수와 지하수간의 상호 교환량의 불규칙한 패턴 또한 모사할 수 없는 한계가 있지만 양수기간 5년 이내의 하천수 감소량의 평균적인 거동은 수치모의 결과와 유사한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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