본 연구에서는 부분 식생된 개수로에서 평균흐름 및 난류구조에 관한 수치모의 결과를 제시하였다. 이를 위하여 식생항력항이 포함된 레이놀즈 평균 Navier-Stokes 방정식을 수치해석 하였고 난류 모형으로 비선형 k-${\varepsilon}$ 모형을 이용하였다. 제시된 모형을 Nezu and Onitsuka (2001)의 실험수로에 적용하여 모의된 결과를 실험 계측자료 및 Kang and Choi (2006)의 Reynolds stress model 모의결과와 비교하였다. 실험결과와 비교한 결과에 따르면, 비선형 k-${\varepsilon}$ 모형이 평균흐름의 대체적인 경향을 잘 모의하는 것으로 확인되었다. 또한, 식생 영역과 비식생 영역의 경계면에서 쌍와 (twin vortices)가 생성되고 난류강도와 레이놀즈 응력의 최대점이 위치하는 것을 확인하였다. 레이놀즈 응력에 대해서는 경향은 잘 모의하지만 정량적으로 과소 산정하는 것으로 나타났다.
WGR 강우모형은 중규모 정도의 강우를 표현하기 위해 개발된 개념적인 모형으로 대기의 동역학적 특성과 강우의 통계학적 특성이 비교적 잘 반영된 모형이다(Waymire 등, 1984). 그러나 이 모형은 최대 18개의 매개변수르 가지며 모형의 구조가 강한 비선형성을 가지고 있어 매개변수 추정이 매우 어려운 문제로 남아 있다. 지금까지 각각 다른 지역의 강우에 대해 비선형 최적화 기법(non-linear programming; NLP)을 이용하여 매개변수를 추정한 예가 있으나 그 과정 자체가 매우 복잡하여 이 모형을 다른 목적으로 이용하는데 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 WGR 모형의 매개변수 추정법을 제시하였으며, 이를 한강유역에 적용하여 NLP에 의한 결과 (Yoo와 Kwon, 2000)와 비교하였다. 적용 결과 GA는 NLP에 비해 상대적으로 작은 SSE(sum of square error)를 나타내었고 계절의 변화에 보다 일관적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수 분석결과, 여름철의 높은 강우량은 강우 세포의 강도보다는 강우전선의 도달율과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다.
Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
기존의 Mualem의 Model III-1에서 공기가 공극으로 진입할 때 이에 대한 공극들의 방해효과를 설명하는 가중치(加重値) $P_a({\theta})$가 무차원 공극반경과 선형적 관계를 가진다는 가정을 바탕으로 하여 모형의 검정을 위하여 한 개의 주곡선이 필요한 새로운 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 모형의 검정을 위하여 기존에 제시된 바 있는 한 개의 주곡선이 필요한 모형들보다 실측치를 잘 모의하며, 한쌍의 주곡선이 필요한 영역모형중에서 이력현상을 모형화하는 목적에 가장 부합한 Model III-1과의 비교에서 개발된 모형은 거의 같은 정확성을 가지면서 실측자료를 재현하고 있음을 알 수 있었다. 또한 개발된 모형은 비포화 흐름을 해석할 때 효율적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
A hierarchical linear model(HLM) provides advantages over existing traditional statistical methods (e.g., ordinary least squares regression, repeated measures analysis of variance, etc.) for analyzing multilevel/longitudinal data or diary methods. HLM can gauge a more precise estimation of lower-level effects within higher-level units, as well as describe each individual's growth trajectory across time with improved estimation. This article 1) provides scholars who study children and families with an overview of HLM (i.e., statistical assumptions, advantages/disadvantages, etc.), 2) provides an empirical study to illustrate the application of HLM, and 3) discusses the application of HLM to the study of children and families. In addition, this article provided useful information on available articles and websites to enhance the reader's understanding of HLM.
최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.
설문조사 및 응답자의 지각을 바탕으로 하는 항만선택연구의 암묵적인 가정은 항만선택속성들의 선호크기가 선택행위에 비례적이라는 것이다. 그러나 항만선택 속성들도 직선만이 아닌 비선형적 특성을 갖을 수 있다. 본 연구는 항만선택연구에 성격이 유사한 카노모형을 원용하여 항만선택속성의 비선형적 특성을 확인 하였다. 연구결과 선사의 항만선택속성들중 복합운송연계성과 항만규모 등이 당연특성으로 평가되는 등 여러 속성들이 비선형적 특성으로 평가되었다. 따라서 항만공사와 운영사 등의 항만 서비스제공자들은 선사들의 비선형적 항만선택특성을 반영한 항만운영전략을 구축해야 할 것이다. 본 연구가 항만선택 특성을 탐색적으로 분석하였기 때문에 추후 국내외 항만 및 이해당사자들을 대상으로 한 추가적인 검증연구가 필요하다. 또한 분석 및 전략수립에 활용한 카노모형 및 중요도 선택분석방법도 명확한 특성의 파악과 전략지침의 제시가 가능하도록 개선할 필요가 있다.
한국어 형태론에 대한 기존의 전산모형은 선형적인 것들로 단어 내부구조 분석보다 형태소 분리 문제에만 관심을 두고 있다. 이러한 선형적 전산모형을 구문 분석 과정과 통합적으로 고려할 경우, 구문 단위 요소의 형성을 위해 형태소 분석 결과를 묶어야만 하는 추가적인 과정이 필요할 뿐만 아니라 의미적 직관성을 얻기도 어려웠다. 본 논문에서는 형태소 분리와 구문 요소 형성뿐만 아니라 단어의 구조 분석까지도 통합적으로 다룰 수 있는 단어통사론적 시각에 따른 전산 모형을 제안한다. 먼저 형태소 분리와 변형 문제를 다루기 위해 2단계형태론의 형식화를 도입하고, 품사 문맥을 반영하기 위해 기능성 구분문자를 제안한다. 그리고 형태소의 통사적 결합 검사를 위해 GLR에 기반한 변형 알고리즘을 제안한다.
분산성분모형은 다양한 임의 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 선형식의 형태로 나타내는 매우 유용하고 널리 사용되는 통계적 모형이다. 분산성분모형은 요인의 배치나 관측 자료의 구조에 따라 크게 교차배치와 지분배치로 나누어진다. 본 논문은 분산성분모형에서 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 체계적인 모의실험을 통하여 제시하고자 한다. 이원배치 분산성분모형에서 정보기준에 근거한 모형선택법, 즉 BIC 또는 AIC를 사용하는 경우 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 소규모 모의실험을 통하여 보여준다. 모의실험 결과에서 모형선택법의 경험적 성질이 요인의 배치 설계에 따라 다르게 나타난다는 사실을 확인하였으며 특히 요인의 배치구조가 지분 설계구조일때 내포된 요인의 분산성분의 상대적인 크기가 커짐에 따라 자료를 생성하는 모형보다 작은 모형을 선택하는 경향이 있다는 것이 모의실험으로 확인되었다.
KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유3tt입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim은 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 금강유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 과거운영자료를 토대로 저수지운영율을 개발하고 시스템단계(system states)를 이용하여 KModSim 네트워크에 운영율을 적용하였다. 금강유역에서 개발한 운영율을 적용하고 모의한 결과 개발된 운영율은 실제저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 운영율 및 시스템단계 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 유역의 다양한 수자원운영모의에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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