거시경제변수들 간의 영향관계에 대한 논의는 매우 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 자본자유화와 관련하여 가장 많이 논의되는 경제변수들은 환율과 주가이며, 이 두 변수들은 상호영향관계를 가지는 것으로 파악되고 있다. 그러나 변수의 관찰빈도와 관찰기간에 따라 그 결과는 다르게 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 관찰빈도와 관찰기간에 따라 변수의 영향관계가 달라지는 것으로 나타날 경우 기존 연구들이 제시하고 있는 분석 결과의 불일치에 대한 원인을 설명함과 동시에 신뢰성 있는 연구결과의 제시 방법을 논의하는 것이다. 본 연구에서도 관찰빈도와 관찰기간을 달리했을 때, 환율과 주가에 대한 VAR 분석 결과가 다르게 나타남을 볼 수 있었다. 따라서 환율과 주가에 관한 연구를 수행함에 있어서 보다 신뢰성있는 연구결과를 도출하기 위한 적절한 관찰빈도와 관찰기간의 적정수준을 제시하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하였다. 몬테칼로 시뮬레이션 결과 추정된 각 계수값의 95% 신뢰구간에 실제 VAR모형 분석과정에서 도출된 계수값이 포함될 비율은 관찰 빈도가 높을수록(예를 들어 일별 혹은 주별), 관찰 기간에 있어서 짧은 기간보다 보다 더 긴 기간을 적용할 때 더 설명력이 높다는 기존의 연구결과를 지지하는 것으로 나타났다.
지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수문자료에 내한 빈도해석을 수행하는데 있어서 적정할 자료크기가 어느 정도인지를 모의 실험을 동하여 검토하었다. 모의실험 걸과 재현기간 100년인 경우 4.5배, 재현기간 200년인 경우 5배 정도의 자료크기가 될 때 모집단 확률값대 모의 평균된 확률값의 상대오차 $5\%$범위내에 위치하는 것으로 나타났다. 이와 같이 확률분포형, 자료크기, 재현기간에 따라 신뢰한 수 있는 확률수문량을 산정하기 위한 기준(지점 및 지역빈도해석 적용)을 제시하게 되면 현재 국내 실무에서 지역빈도해석을 도입하고자 하는 시점에서 많은 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.
최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.
정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.
선구조 밀도에 따른 지열류량 분포 특성을 파악하기 위하여 선구조의 빈도 및 연장에 의한 선구조 밀도 분포도를 각각 작성하고, 측정 위치별 지열류량 값과 비교 분석하였다. 두드러진 단층의 발달과 많은 온천이 분포하는 경상분지 남부를 연구 대상지역으로 하였으며, 음영기복도 및 위성영상으로 부터 1km 이상되는 1337개의 선구조를 추출하였고, 빈도및 길이에 따른 선구조 분포 밀도도를 작성하였다. 연구 지역 내 51개의 지열류량 자료를 이용하여 측정위치별 선구조 밀도 값을 획득하고 지열류량 값과의 상관성을 파악하기 위하여 선형회귀 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상 계열과 연최대치 계열의 차이를 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 몇 가지 경우의 IETD 및 절단값을 적용하여 독립 호우사상을 결정하고, 그 특성을 살펴보았다. 이어 연최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열을 비교하였다. 본 연구는 1961년부터 2010년까지 서울지점의 시강우 자료를 분석대상으로 사용하였다. 그 결과, IETD의 증가에 따라서 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 강우강도는 감소하고, 평균 지속기간은 증가하였다. 절단값의 증가에 따라 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 지속기간은 감소하고, 평균 강우강도는 증가하였다. 호우사상의 평균 강우강도는 강우 지속기간에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 지속기간이 짧은 호우사상의 최대 강우강도는 지속기간이 긴 호우사상의 최대 강우강도보다 매우 작을 것으로 파악되었다. 지속 기간이 짧은 경우, 연 최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열의 차이는 매우 크며, 강우 지속기간이 길게 적용한 경우에는, 두 계열의 차이는 매우 줄어드는 것으로 나타났다.
기존의 빈도해석(frequency analysis) 방법은 자료의 정상성(stationarity)을 가정하고 있다. 즉, 자료 분포가 기상에 영향을 받는 정도가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미하는데 최근의 관측값들은 주기를 나타내거나 증가, 감소하는 경향을 자주 보이고 있고 이는 정상성에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않음을 의미한다. 본 연구는 최근 증가경향이 두드러지게 나타나고 있는 관측 연최대 일강우량을 대상으로 증가 변동점(changing point)을 탐색하였다. 이를 위하여 Barry and Hartigan이 1999년에 제안한 BCP (Bayesian Change Point) 방법을 우리나라 전체 강우 관측지점에 적용하였다. 적용 결과, 2000년대를 기준으로 이전의 관측값과 통계적 특성이 다른 관측값들이 많이 발생하는 것을 알 수 있었다. 향후, 매개변수와 시간의 회귀분석(regression analysis)으로 확률분포형의 미래 매개변수를 구하는 비정상성 빈도해석 방법 적용시, BCP 결과로 얻은 변동점을 바탕으로 회귀분석의 구간을 적절하게 선택한다면 계산된 결과의 신뢰성이 더욱 향상되리라 본다.
본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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