정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.
실루엣 에지를 찾거나 디스플레이하는 것은 컴퓨터 비전에서부터 비사실적인 렌더링(nonphotorealistic rendering)에 이르기까지 여러 응용분야에서 중요한 의미를 가진다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬와 실루엣 에지 렌더링을 통해 사람이 임의의 객체를 점진적으로 스케치하는 효과를 보여 줄 수 있는 방법을 제시한다. 다단계 메쉬 생성은 대용량의 메쉬를 효율적으로 다루기 위한 것으로 점진적인 렌더링이나 전송, 상세도, 제어 등에 이용되는 기술이다. 메쉬 간략화에서는 볼륨과 정계를 보존 할 수 있는 간략화 기법을 이용하였다. 간략화 수행시 원본 메쉬에 대한 히스토리를 저장할 수 있는 점진적 메쉬(Progressive Mesh)구조를 구성한 뒤 기본메쉬를 점진적으로 상세하게 해 나감으로써 실루엣 렌더링을 수행하게 된다. 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 점진적인 스케칭 효과를 낼 수 있는 기법을 제시한다.
이 논문에서는 공간적으로 소수의 지점에서 획득된 현장 조사 자료의 공간 보간 과정에 범주형 자료를 결합하는 다변량 크리깅 기법을 제안하고자 한다. 범주형 자료를 결합하는 과정에서 기존 범주형 자료의 속성별로 대푯값을 할당하는 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 방식 대신에, 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 원하는 해상도로 상세화시킨 추정값을 가변적 지역 평균으로 이용하였다. 지화학 원소 구리의 공간 보간에 지질도를 이용하는 사례연구를 통해 제안 기법을 예시하였다. 교차 검증 결과, 제안 기법이 단변량 정규 크리깅과 기존 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 기법에 비해 각각 15%와 25%의 예측 능력의 향상을 나타내었다. 따라서 범주형 자료를 부가 자료로 이용하는 공간 보간에 이 논문에서 제안한 기법이 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
위성자료는 수집이 용이할 뿐만 아니라, 지점에서 관측된 자료에 비해 보다 광범위한 현상을 표현함으로써 보다 많은 연구를 활성화하고 발전시키는데 이바지하고 있다. 하지만 한반도와 같이 지형이 복잡하고 균일하지 않은 지역에서는 연구 목적이나 방법에 적절한 공간해상도의 자료를 산정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도 위성인 천리안 위성의 GOCI와 MI에서 관측되는 자료를 융합함으로써 4 km에서 500m 까지 상세화하여 고해상도의 지표면 온도 자료를 생산하였다. 이를 12개 지점에서 관측된 ASOS 자료들과의 통계적 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 그 결과 대부분의 지점에서 오차는 감소하고, 상관도가 증가하는 것을 볼 수 있었으며, 공간 분포 분석에서는 크게 비슷한 경향을 띄고 있으면서도 복잡한 지형을 보다 잘 표현하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 상세화 된 한반도의 지표면 온도 자료가 천리안 위성의 활용 범위를 보다 확장하고 다양한 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.
기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 몇몇 연구를 통해 개별 전망 단계의 총 불확실성에 대한 상대적인 기여를 계량화하는 방법이 제안되었으며며, 이러한 분석을 불확실성 분해라고 한다. 불확실성 분해 분석은 큰 불확실성을 발생시키는 단계를 진단하고, 이를 반영한 불확실성 저감 계획을 수립할 수 있게 한다. 전망 단계 간의 교호작용은 불확실성 분해 시 고려되어야 하는 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 교호작용 효과로 인한 불확실성을 계량화하고 이를 불확실성 분해에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전망 단계별 불확실성을 주효과와 교호작용 효과를 모두 고려하여 계량화함과 동시에 총 불확실성에서 개별 전망 단계가 차지하는 상대적인 비중을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법을 충주댐 유량 전망의 불확실성 분석에 적용하였다. 충주댐 유역의 불확실성 분석 결과 여름과 겨울 두 계절 모두에서 교호작용 효과의 불확실성은 주효과의 불확실성에 비해 그 크기가 작은 것으로 나타났다. 교호작용 효과를 고려하여 불확실성을 분해한 결과 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형의 네 단계 중 여름철은 전지구적 순환모형의 불확실성이, 겨울철은 상세화 기법의 불확실성이 가장 큰 것으로 분석되었다.
강우는 유출, 증발산 등 여러 수문 현상들과 밀접한 연관이 있으며, 직관적인 측정이 가능하기 때문에 다양한 현상을 해석하고 분석하는데 빈번하게 활용되어 왔다. 한반도에서는 강우 관측소의 운영과 레이더를 활용한 측정이 주를 이루고 있으며, 정확하고 정밀한 측정이 가능한 연구수준을 보유하고 있다. 하지만 이는 인프라가 구축되지 않은 미계측 유역에서의 강우를 측정하기에는 적합하지 않으므로, 위성을 활용한 정확한 강우 분석에 대한 연구가 요구되고 있다. 위성 기반 강우자료는 10 km, 25 km 정도의 낮은 공간해상도를 갖고 있으며, 정확도에 있어서 지점 자료에 비해 신뢰도가 낮다는 인식이 있어 활용범위가 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 공간 해상도의 한계를 극복하고 지점 자료와의 정확도를 높이고자, 10 km의 공간해상도를 갖는 전지구관측 위성(GPM) 기반 강우 자료를 1 km까지 상세화하였다. 특히, 미계측 유역 등 지점 자료가 부족한 곳에서의 위성 영상 활용도를 제고하기 위해, 상세화 과정에서 지점 자료를 사용하지 않고 MODIS 기반의 구름 인자를 활용하였다. 상세화 된 강우 자료는 빌딩 등 복잡한 환경적 특성을 지닌 서울 지역에서 지점 강우 자료와 검증함으로써, 위성 기반 고해상도 강우자료의 활용 가능성을 평가하였다. 상세화가 적용된 강우 자료의 상관성은 봄에는 0.08만큼 감소하였고, 여름에는 같은 값을 가지며, 가을에는 0.01만큼 감소하였고, 겨울에는 0,04만큼 증가하였다. 지점 자료를 사용하지 않고 위성기반 강우 자료를 상세화 하는 기술은 추후 인프라의 구축이 충분하지 않은 해외 지역이나 지점 관측에 한계가 있는 미계측 유역의 강우를 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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