최근 우리나라는 전 지구적인 기후변화로 인하여 집중호우 및 돌발 홍수와 같은 극치 사상들이 증가하고 있는 추세이며, 이에 대한 분석을 위해 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 이를 위해서는 충분한 수의 자료가 필요하나 우리나라 강우자료는 지점별로 자료 보유 년 수가 비교적 많지 않기 때문에, 이러한 문제를 극복하기 위하여 하나의 지역, 즉 주어진 지점을 포함하여 수문학적으로 동일한 조건을 만족하는 주변 지점의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 실시하는 지역빈도해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역빈도해석과 두 개의 형상매개변수를 포함하여 다양한 극치 수문통계특성을 나타낼 수 있다고 알려진 Burr XII 분포를 이용하여 우리나라 강우자료에 대한 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위해 군집분석을 통한 강우지점의 지역화 과정을 거치고 분류된 지역을 L-moment ratio diagram에 도시하여, Burr XII 분포 영역 내 포함여부를 통해 Burr XII 분포의 적합도를 도시적으로 살펴보고, Hosking and Wallis (1997)이 제안한 적합성 척도($^{IST}$)를 통한 적합성 여부를 판별하였다. 또한 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 generalized extreme value, generalized logistic, Gumbel 분포와의 비교를 위해, 전체 지역에 대하여 재현기간에 따른 상대편의 (relative bias)와 상대평균제곱근오차 (relative root mean square error)를 산정하여 Burr XII 분포형의 적용 가능성을 살펴보았다.
본 논문에서는 한국형 전술데이터링크 기반의 상대항법 운용을 위해 확장 칼만필터 기반의 상대항법 알고리즘을 적용한 항법 시스템을 제안하였다. 한국형 전술데이터링크는 한국군 합동작전 수행능력 향상을 위해 Link-16을 기반으로 설계된 전술데이터 링크로 작전수행 및 표적재원 등의 정보를 다루고 있다. 한국형 전술데이터링크의 통신 채널에서 위치정보를 포함하는 PPLI 메시지와 터미널로부터 산출 가능한 TOA 측정치를 활용하여 항법 백업 시스템으로 운용이 가능하다. 본 논문에서는 제안한 한국형 전술데이터링크 기반의 상대항법 시스템의운용 가능성 및 오차요소에 따른 성능분석을 수행하였으며, 이를 위해 소프트웨어 기반의 상대항법 시뮬레이션 플랫폼을 설계하여 다양한 환경에서 추정 성능을 분석하였다.
최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 다양한 임무수행이 가능한 무인 시스템이라는 점에서 크게 주목받고 있다. 특히 정찰, 추적 등의 임무는 영상을 이용하여 임무 수행이 이루어진다. 소형 무인 항공기의 경우 중량과 비용을 고려하여 단안 영상을 이용하는 임무 수행 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 실제 지표면과 목표물이 고도 차이를 가지고 있어, 영상의 상대깊이를 고려하지 않은 3차원 거리는 임무 수행 시 오차 요인으로 작용 할 수 있다. 본 연구에서는 상대 깊이 추정을 위한 평균이동 알고리즘, 광류, 부분 공간법에 관하여 차례로 제시한다. 평균이동 알고리즘은 영상 내 목표물 추적과 관심영역을 결정하며 광류는 영상의 자기를 이용한 영상 이동 정보를 포함한다. 마지막으로 부분 공간법은 영상안의 움직임을 추정하며 각 영역의 상대깊이를 결정한다.
지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.
범국가적으로 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System) 구축작업이 활성화되고 있는가운데 정부에서는 국가정보화 기반조성 차원에서 전국에 걸친 국가기본도 수치지도화 사업을 추진하고 있다. 국가기본도는 설비관리용 GIS를 구축하려는 국내 각 수요기관에서 활용되어져 GIS DB구축작업이 용이해질 것으로 예상되지만, 국가기본도에서는 각 기관에서 관리하고자 하는 모든 설비정보가 포함되어 있는 것은 아니므로 세부적인 관리대상설비의 추가 입력작업이 필요하다. 설비정보 입력은 대체적으로 각 기관에서 자체 보유하고 있는 설비도면을 기준으로 수행되지만 국가기본도와 설비도 간에는 기초 도면에 다름에 따른 설비위치 상대오차가 발생된다. 국가기본도 사용을 전제할 때 이러한 문제점은 피할수 없는 현상이며, 상대위치를 보정시키면서 관리대상 설비를 입력하려면 많은 예산과 인력이 소요될것으로 예상된다. 배전설비관리 GIS를 구축하고자 하는 한전에서는 이를 효과적으로 해결하고자 기초도면 변경에 따른 설비위치 자동보정기법을 연구하여 이를 기반으로한 시스템 개발을 완료하였다. 개발된 시스템의 정확도 및 실용화 가능성을 확인하기 위해 설비위치의 기준이 되는 전력주를 대상으로 샘플지역을 선정하여 자동보정을 실시하였으며, 현장실사를 통한 검증을 실시한 결과 약 94.6%에 달하는 보정 결과 만족도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.
이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.
미국 Florida주 North Redington 해변의 양빈계획(Beach Nourishment Project)을 정기적으로 측정함으로써 종방향토사이동과정(Longshore Sediment Transport Process)을 조사하였다. 본 계획은 약 2.6km 해변에 약 405,000$m^3$의 모래로 이루어졌으며 2년에 걸쳐 26개의 profile을 계측하였고 파고, 파향 그리고 시료 채취를 포함하고 있다. 본 연구는 측정된 자료를 분석함으로써 최적의 토사이동계수와 그에 상응하는 상대오차를 구하는데 주된 목적이 있다. 적용된 토사이동공식은 1) Komar-Inman공식, 2) Dean 공식(Radiation Stress, $S_{xy}$의 변형식), 3) Kamphuis 공식 등이다. 상기 3가지 공식은 대동소이 ($\pm$4%)의 결과를 나타내어 어느 공식이 더 적합한지 우열을 가늠하기 어려웠다. 횡방향토사이동량을 고려한 상세모델과 고려하지 않은 단순모델의 두 가지 형태로 적용되었으며 일반설계를 위한 Model(단순모델)은 실측치보다 다소 큰 값을 보여준다.
본 연구에서는 금-구리합금 표준시료 4점을 대상으로 휴대용 X-ray fluorescence spectrometry(XRF) 검출기별 성분분석을 진행하였고, 그 결과를 바탕으로 ICP-OES 표준값이 기준인 검량선을 작성하여 정확도를 향상시키고자 하였다. 휴대용 XRF 분석 결과, 절대오차는 Au의 경우 0.3~3.7 wt%, Cu의 경우 0.2~8.2 wt%를 보였고, 오차범위와 표준편차가 검출기마다 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 검량선을 작성하여 교정한 결과, Au의 상대오차율은 최대 9.8%에서 3.5%로, Cu의 상대오차율은 최대 14%에서 3.7%로 감소하여 정확도가 향상된 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 미지시료를 활용한 검량선 정확도 재확인 실험을 수행하였고, 미지시료의 측정값이 검량선 범위 안에 포함된다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 금속문화재의 성분을 정확하게 분석하기 위해서는 유물에 적합한 검출기인지 확인한 후에 각 원소에 대한 검량선을 작성하여 교정해주는 것이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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