이 연구에서는 10년간(1997-2006년)의 기상청 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 부산 해안의 바람분포 특성을 분석하였다. 그리고 부산 해안의 바랑분포 특성을 명확히 파악하기 위하여 해륙풍의 영향을 받지 않는 밀양의 바람분포 특성도 해석하여 비교하였다. 부산 해안의 평균풍속은 밀양보다 강하고, 부산 해안 중에서도 성인 영도와 가덕도의 평균풍속은 일광, 해운대 및 대연의 그것보다 약 2.0배 강한 특성을 보인다. 상판분석에 의하여, 부산 해안의 월별 평균풍속은 서로 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였다. 부산 해안의 월별 평균풍속의 최대값은 9월에 나타나는데 이는 대풍의 영향과 밀접히 관련되어 있다. 최대순간풍속도 섬인 명도와 가덕도에서 특히 강하고, 부산 해안의 최대순간풍속은 주로 8-9월에 그 최대값이 관측된다. 부산 해안의 풍향별 관측횟수의 백분율을 살펴보면, 겨울은 남서풍-북북동풍이 우세하고 봄은 남서풍과 북동풍이 우세하다. 여름의 풍향 분포는 봄과 비슷하고, 가을의 풍향 분포는 겨울과 유사한 경향을 보인다.
본 연구에서는 3차원 원통형 조사창에서의 양끝내포선 길이 분포를 이용하여 절리 직경 분포 추정을 수행하였다. 추정 결과의 수치적인 오차를 줄이기 위하여, 보조변수를 도입한 개선된 방안을 제시하였다. 몬테-카를로 시뮬레이션으로 검증한 결과, 보조변수의 변화에 따라 추정 분포의 진동이 줄어들어 오차가 크게 감소한 것을 확인하였다. 또한 절리 직경의 최적 분포 및 적정한 보조변수 값을 찾기 위한 알고리즘을 제안하였다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
비정질 core의 Butt-lap-step joint model의 자계를 유한요소법을 이용하여 해석한 결과, step당 리본 수의 변화, 설계자속밀도의 변화, 코아 연결부의 형상 변화에 따른 특성을 분석하면 다음과 같이 요약할 수 있다. (1) Step당 리본 수의 변화에 따른 영향에서 리본수가 작을수록 코아 전체의 flux density의 편차가 작으며 최대값 역시 낮으므로 유리하다. (2) 설계자속밀도의 변화에 따른 코아 부위의 자속 변화는 인가하는 설계자속밀도의 값이 높을수록 균일한 자장 분포를 얻을 수 있다. (3) 코아의 적층 방법의 변화에서는 Butt-Lap-Step방식이 가장 유리한 결과를 얻을 수 있었지만 코아 곡률부의 형상 변화가 중요한 요소로 작용한다. (4) 최적 step수, ribbon/group 수, airgap 길이 등은 전체 model의 특성, 손실, 제작성 등을 고려하여 결정하는 것이 바람직하며, 유한요소법의 해석으로는 전체적인 비정질 코아 변압기의 전기적인 특성과 경향을 도식화하여 설계자에게 좋은 설계방향과 정보를 제공할 수 있게 된다. 또한 비정질 코아의 특성상 종래의 일반적인 유한요소법으로는 많은 계산시간과 큰 computer system을 요구하는 core의 미세부분의 해석은 새로운 계산기법을 도입하여 계산해야 할 것이다. 이러한 문제해결을 위하여 3절에서 설명한 Asymptotic Expansion을 이용하여 균질화(homogenized)된 투자율 (또는 reluctivity)를 산출하고, 여기에 유한요소기법을 도입하여 단점을 보완한 새로운 기법의 algorithm을 개발하고 있으며, 이 기법은 계산시간의 단축과 Microscopic하게 자속밀도 분포를 관찰 할 수 있으므로 joint 부분의 자속경로와 손실 등 비정질 코아의 설계 Parameter를 설정하는 결정적인 역할을 할수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인하여 하천환경은 과거와 다른 형태로 변화하고 있다. 과거의 하천환경은 식생영향 보다는 단면변화, 통제특성 변화 등 하천 전반의 환경변화가 아닌 흐름 특성의 변화가 주를 이루었다. 그러나 현재의 하천은 식생영향이 증대되고 있으며 그로 인하여 수위-유량관계 또한 과거와는 다른 형태로 변화하고 있다. 본 연구에서는 식생현황에 대한 모니터링을 통하여 수위-유량관계곡선식의 수리특성 변화에 따른 기간분리 뿐만 아니라 앞으로 진행될 수위-유량관계곡선식의 추가 변동성을 예상하는 연구를 진행하였다. 식생영향에 의한 수위-유량관계곡선식의 기간분리 검토를 위하여 위치에 따른 구분(저수로 식생, 저수로 수중식생, 홍수터 식생, 제방 식생), 시기에 따른 구분(휴지기, 성장기, 소멸기 등), 유속분포, 기온분포 등을 고려하여 수위-유량관계곡선식을 검토하였고, 기간분리의 시종점과 곡선식의 표현 방법 개선을 위한 연구를 추가로 진행하였다. 연구대상은 '15년~'19년 한국수자원조사기술원에서 수위-유량관계곡선식을 개발한 관측소로 선정하였고, 연구결과 식생의 위치와 유속, 기온 등의 외부요인 등을 모니터링 하여 수위-유량관계곡선식을 예측한 결과 '20년~'21년 개발된 수위-유량관계곡선식은 예상 곡선식과 비교적 일치하였으며 이로 인해 정확도가 향상되어 신뢰도 높은 자료가 생성된 것으로 분석되었다.
최근 지표수-지하수 혼합대 흐름은 하천의 지형학적 및 생태학적으로 그 중요성이 인지되고 있으며, 이에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 혼합대 흐름 특성에 영향을 미치는 다양한 요소들 중 하상형태 변화는 혼합대 흐름의 체류시간 및 이동경로에 가장 큰 영향을 미친다. 따라서 하상형태는 혼합대 흐름 특성 분석을 위한 수리학적 변수로 활용 될 수 있다. 일반적으로 다양한 지형측량 장비를 활용하여 종횡단으로 하상형태를 확인할 수 있으며, 최근 온도 센서를 활용하여 장기간 하상형태를 모니터링 하는 방법이 제시된 바 있다. 온도 센서를 이용하여 하상변화를 예측하는 방법은 하상변화 측정의 지속성 및 효율성을 고려한 적절한 측정 방법 중 하나이다. 온도 센서를 활용한 하상변화 예측 방법은 하상에 온도 분포 센서를 설치한 후 하상 온도 및 수온을 일정한 간격으로 장기간 측정하여 기존에 제시된 공식을 통해 시간에 따른 하상 변동고를 산정하는 방식이다. 이러한 온도 분포 센싱을 활용한 계측방법은 하천에서 발생하는 침식 및 퇴적의 시간적 변화를 모니터링 하는데 매우 경제적이며 효과적인 것으로 알려져 있다. 따라서, 온도 분포 센서를 활용하여 시간에 따른 하상형태 변화를 계측하고, 측정 결과는 하상형태에 따른 혼합대 흐름체류시간 및 이동성 분석을 할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 온도 센서를 활용하여 하상형태 예측 및 하상 변동고를 산정하기 위해 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 급경사수로에 온도 센서를 설치하여 하상 온도와 수온을 약 72시간 측정하였고 유량을 공급하기 전과 후에 Total Station으로 지형 측량을 수행하였다. 온도센서로부터 측정된 결과로 하상 변동고를 산정하였고 이를 Total Station으로 측량한 결과와 비교분석하였다. 또한, 하상 온도와 수온의 시간에 따른 변화 패턴을 확인하였다.
수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구는 기후변화가 지자체의 식물, 동물, 보전구역 등 생태계에 미치는 취약성을 현재와 미래 시점에서 시 공간적으로 분석하는 방법론을 논의하고, 적응 능력을 높이기 위한 방안을 토의하였다. 생태계 부문의 취약성 평가는 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌을 중심으로 한 곤충의 취약성, 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성으로 수행되었다. 구체화된 각 대용변수의 취약성을 평가하기 위하여 기후노출, 민감도, 적응능력의 대용변수 및 세부 대용변수를 선정하였다. 현재를 기준으로 하였을 때 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌의 취약성, 국립공원 관리의 취약성은 기후노출, 민감도, 적응능력 대용변수 가운데 기후노출에 가장 큰 영향을 받는다. 현재로부터 2100년까지 미래로 갈수록 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 국립공원관리의 취약성에 대한 지역 간 격차는 커지고, 해충과 꿀벌의 취약성에 대한 지역 격차는 줄어드는 경향을 나타냈다.
아산만에서 장마기 전 후 수온, 염분, 영양염, chlorophyll ${\alpha}$ 농도와 중형동물플랑크톤 등에 대해 분포의 특성과 이들 간의 관계를 파악해 보았다. 장마기에 담수 유입에 의한 환경 변화는 동물플랑크톤과 식물플랑크톤(chlorophyll ${\alpha}$) 분포에 직접적인 영향을 주었다. 장마기에 유입된 담수로 인해 영양염 농도는 높아졌고 동물플랑크톤 개체수는 크게 감소하였다. 반면, 식물플랑크톤(chlorophyll ${\alpha}$)은 장마기 종료 시점에 생체량이 증가하였다. 이는 방조제로부터 유출수 증가에 따른 동물플랑크톤 감소와 영양염 유입의 증가가 나타난 후 식물플랑크톤의 생체량이 증가하는 생물학적 과정이 연결되어 나타난 것으로 판단된다. 동물플랑크톤의 분포는 수온 변화에 따라 종별로 다른 양상을 보여 봄철 우점종과 여름철 우점종으로 구분 지을 수 있게 하였다. 이는 수온이 역시 중요한 분포요인이 됨을 보여준다. 그러나 장마로 인한 염분 변화는 전체 동물플랑크톤의 분포에 큰 영향을 주었으며 특히, Noctiluca scintillans, Acartia pacifica, Sagitta crassa에게는 수온보다 장마로 인한 염분 변화가 더 크게 작용한 것으로 판단되었다.
최근 들어 드라마나 영화 속 인물 들의 얼굴을 다른 얼굴로 교체하고자 하는 시도들이 주목을 받고 있고, 사용자들의 관심 또한 증가하고 있다. 이러한 연구는 오래 전부터 많이 연구되어 왔으나, 조명 변화에 강인한 피부 톤 변환 문제는 여전히 주요 이슈로 자리하고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화 기법을 응용하여 피부 톤을 자연스럽게 변환 시켜줄 수 있는 기법을 제안한다. 두 얼굴 영상의 R, G, B 채널에 대한 히스토그램을 각각 생성하고 이들을 누적분포함수로 각각 변환한다. 변환된 누적분포함수들을 이용하여 두 얼굴 영상의 히스토그램을 근사 시킬 수 있는 변환 표를 생성하고 이를 이용하여 얼굴 영상의 피부 톤을 변환시킨다. 조명 변화로 인해 발생하는 전반사 영역은 선형 보간 법을 사용하여 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 조명 변화에 적응적으로 대처하면서 자연스럽게 피부 톤을 변환 시켜줄 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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