In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.
본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.
Oscillating water column (OWC) type wave power generator system is a power generation system that uses wave energy, a sustainable and renewable energy source. Irregular cycles and wave heights act as factors that make it difficult to secure generation efficiency of the wave power generator system. Recently, research for improving power generation efficiency is being conducted by applying digital twin technology to OWC type wave energy converter system. However, digital twin using sensor data can predict erroneous performance due to uncertainty in the sensor data. Therefore, this study proposes an uncertainty analysis method for sensor data which is used in digital twin to secure the reliability of digital twin prediction results. Uncertainty quantification considering sensor data characteristics and future uncertainty information according to uncertainty propagation were derived mathematically, and confidence interval estimation was performed based on the proposed method.
본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.
전 세계적으로 극심한 가뭄현상이 반복적으로 발생하고 있으며, 이러한 가뭄을 분석하기 위한 연구가 다수 진행되고 있다. 최근 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 진행된 바 있으나, 대부분 지점빈도해석에 국한되어 진행되었으며, 통계적으로 부족한 자료의 기간을 보완하기 위한 대안으로 지역빈도해석 개념을 도입한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존의 베이지안 기법과 코플라 함수를 연계한 이변량 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 최종적으로 이변량 코플라 가뭄 지역빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 2013-2015년에 발생한 가뭄 사상을 평가하였으며, 기존에 개발된 이변량 지점빈도해석 결과와 비교를 통해 모형의 해석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 이변량 지점빈도해석에 비해 가뭄사상에 대한 결합재현기간의 불확실성 구간이 약 3배 가까이 감소하였으며, DIC 통계량 산정결과 약 15 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 베이지안 코플라 기반 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형은 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 지역적인 가뭄특성을 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.
현재 우리나라는 100년이 넘는 수문관측에도 불구하고 수문자료의 양과 질이 선진국에 비해 부족하며, 이를 해결하기 위해 IHP유역, 하천 시험유역 운영 등 각종 수문조사 사업을 시행하고 있다. 정확하고 신뢰성 있는 유량자료의 확보는 각종 수공구조물 설계, 하천의 이 치수 계획의 수립, 홍수 예 경보 시스템의 분석을 위한 기본적이고도 중요한 과정이다. 본 연구에서는 만경강 유역에 위치하고 있는 목천, 하리, 봉동, 소양, 효자지점을 대상유역으로 선정하고 2006년 저 평수기 및 홍수기에 걸쳐 유량을 측정하여 자료를 확보하였다. 측정된 성과의 적절성 검토를 위해 최대구간유량비와 불확실도를 산정하여 신뢰하였고 이들의 수리특성을 분석하였다. 일반적으로 수자원 분야에서 유출을 검토하기 위해 수위자료가 아닌 유량자료를 이용하여 해당 분야에 대한 분석을 시행한다. 이에 본 연구에서는 대상유역의 측정 성과를 바탕으로 수위-유량관계 곡선식을 개발하고 수위 수문곡선을 유량 수문곡선으로 변환하였다. 또한 유출특성을 분석하기 위해 연 유출률 분석, 상 하류 유량검토, 호우사상별 직접유출률 분석을 실시하였다. 그 결과 만경강 유역의 지점별 연 유출률은 하리 69.4%, 봉동 66.1%, 소양 54.1%, 효자 58.1%를 보여 주었다. 상 하류 유량검토를 통해서는 하리지점의 보 가물막이 공사 기간을 제외하고 전반적으로 적절한 상 하류 관계를 나타내었다. 본 연구는 대상유역의 유출특성을 분석하기 위한 것으로 강우자료의 산정은 전주지역의 기상청 자료를 이용하였으며, 평균강우량은 산술평균법에 의하였다.
일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적(variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 유사성 평가를 가진 분류 결과의 명확성을 개선하기 위해 MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut)을 기반으로한 퍼지 의사결정에 대한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 MFAC는 상대적 해밍거리와 max-min 방법 사이의 근접관계에서 근접도를 가지고 다수의 ${\alpha}$-level를 추출하기 위해 그리고 MFAC에 의해 추출된 데이터사이의 분할 구간과 연관된 데이터의 개수를 줄이기 위해 사용된다. 의사결정의 최종 대안을 선택하기 위해서 가중치를 계산한다. 실험결과로부터 제안된 방법은 기존 방법의 분류 성능보다 더 간단하고 명백하며 통계적 방법을 통해 표본 데이터의 유의성을 검정함으로써 의사결정자를 위해 효율적으로 대안을 결정한다는 사실을 알 수 있다.
산악 지형 내 터널 굴착에 따른 지하수 유입은 실제 암반 내 발달한 절리 및 파쇄구간을 따라 유동하는 지하수에 의해 발생한다. 이러한 현상을 보다 합리적으로 분석하기 위해 정밀 지반조사 물리탐사 및 시추 탐사 등의 분석 결과를 토대로 모델영역을 선정하고 대표 절리군 1, 2 및 3을 선택하였다. 3차원 절리망을 생성하기 위해 프로그램(FracMan)을 이용하였고 불확실성을 줄이기 위해 확률적 통계기법 중 하나인 Monte Carlo Simulation 을 적용하였다. 수리특성을 파악하기 위해 실시한 불연속면 수리특성 시험 양수시험 및 수압시험 결과 대표 절리군 1, 2 및 3의 투수량 계수($T_f$)는 각각 $9.60{\times}10^{-6},\;7.35{\times}10^{-6}$ 및 $1.01{\times}10^{-5}m^2/s$ 이였다. 모델 영역의 수리적 초기조건을 파악하기 위해 지하수 연속체 프로그램(Visual MODFLOW)를 병행하여 적용하였다. 지하수 불연속체 프로그램(MAFIC)을 이용하여 해석한 결과 터널내부의 단위 길이 당 유입량은 평균 $5.40{\times}10^{-1}m^3/min/km$, 표준편차 $3.04{\times}10^{-1}m^3/min/km$로 예측되었다. 이 결과를 토대로 터널 굴착에 따른 광역적인 지하수계 변화를 분석한 결과 $8.64{\times}10^{-2}{\sim}2.30{\times}10^{-1}m^3/min/km$로 기존 및 본 설계 적용 기준인 3.00 및 $2.00m^3/min/km$의 값보다 낮은 범위로 예측되어 터널 굴착 시 지하수 유입에 따른 공극수압의 변화에 따른 응력 변화가 적어서 터널 구조의 안정성에 미치는 영향이 적을 것으로 분석되었다.
수자원 계획 및 관리를 위한 지표 자료로서 일유량은 매우 유용하기 때문에 정확한 일유량 산정의 문제는 매우 중요하다. 그러나 우리나라의 경우 조석이나 배수 갑문 혹은 보 등에 의한 배수 영향으로 인해 수위-유량관계곡선식만으로 정상적인 유량산정이 어려운 지점이 다수 존재한다. 특히, 한강대교 지점과 같이 조석영향 구간에서 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량은 자료에 대한 곡선식의 적합도 문제로 그 정확도가 매우 낮았다. 최근 자동유량측정에 의해 시간단위 이하의 실시간 유량이 생산되고 있고 이를 이용하여 일유량을 환산하고 있어 과거에 비해 보다 정확한 일유량 산정이 가능해 졌다. 그러나 신뢰도 있는 일유량을 안정적으로 제공하기 위해서는 보다 다양한 조건을 고려한 비교 검증 연구가 요구되는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 한강대교 지점과 같이 조석영향을 받는 지점의 일유량 산정방법 및 산정개념에 따른 유황의 차이와 적정성을 평가하여 보았다. 각 산정방법 및 산정개념 별로 산정된 일유량을 통해 유황을 산정하여 한강대교 지점의 일유량 산정방법에 대한 적정성을 평가하고 적절한 유황산정을 위한 목적별 대안을 제시하였다. 산정방법 별로는 기존의 수위-유량관계 곡선식으로 변환된 자료, 자동유량측정자료, 그리고 자동유량측정자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분자료를 이용하여 일유량을 산정하였고, 이를 이용하여 산정된 유황에 대한 비교 분석을 실시하였다. 수위-유량관계곡선식에 의한 일유량은 수문조사연보의 자료를 이용하였고 자동유량자료를 이용한 일유량은 시자료를 평균하여 일유량으로 환산하는 방법을 사용하였다. 자동유량 자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분의 추출은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하였다. 각 방법별로 산정된 일유량을 비교한 결과 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량이 자동 유량자료로 산정된 일유량에 비해 전반적으로 크게 나타났고, 2009년 한해 동안의 유출용적을 비교해 본 결과 18%정도 더 크게 산정되었다. 산정개념에 따른 비교에서는 조석성분 유량의 유효성 여부에 따른 유황을 비교하였으며, 조석성분 유량도 실효적 유량으로 간주한 경우 이론적 확률 분포형에 적합시켜 산정한 평균 갈수량은 15.7 ��/s(동절기 이상 거동기간인 2009년 11월 17일-12월 12일 기간을 제외하고 산정된 결과이나 불확실성은 잔존)에서 $53.2m^3/s$로 증가하였다. 따라서 유지유량의 목적상 경관용수나 생태용수가 중요한 지점으로 조석성분 유량이 이에 유효하다면, 유황산정을 위한 한강대교 지점의 일유량 산정방법은 다양한 목적에 비추어 추가적인 분석 검토가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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