KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 우선순위 목적 선형최적화 모형을 위한 Backrouting 방법을 개발하고 금강유역 일단위 KModSim 네트워크에 Backrouting 방법을 적용하여 적용성을 검토하였다. 금강유역에 KModSim을 적용하고 모의한 결과 Backrouting 방법을 사용한 모의결과가 Backrouting 방법을 사용하지 않은 경우에 비해 실측치를 보다 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Backrouting 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 일단위 모의 시에 발생할 수 있는 과도한 손실을 방지하고자 할 때 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
지난 수십 년 동안 유전형 기술(genotyping technology)의 발달로 개인별 유전자 정보를 얻기 위해 필요한 비용이 감소함에 따라, 다양한 인간 질병의 원인 유전자를 규명하기 위한 많은 유전역학 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어 전장유전체관련분석(genome-wide association studies)은 수백 개에 이르는 표현형(phenotypes)에 대하여 수천 개에 이르는 원인유전자를 규명하였다. 유전체 자료의 홍수로 인하여 대규모 유전체 자료를 분석할 수 있는 다양한 분석 알고리즘에 개발되었으며, 특별히 선형혼합모형은 유전율의 추정부터 관련분석(association studies)에 이르기까지 유전역학 연구에서 광범위하게 활용되고 방법론이었다. 본 논문에서는 유전역학 연구에 있어 빈번하게 활용되는 선형혼합모형의 활용 사례를 나열하고, 각 분석 모형 별 추정치들의 생물학적 의미를 논하고자 한다.
최적화기법과 선형변환 자동화기법을 도입하여 고속 중형 Ro-Pax선박의 조파저항성능을 향상시킬 수 있는 선형설계방법에 대하여 연구하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 적용하였으며, 선형변환 자동화기법으로는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 적용하였다. 목적함수인 선박의 조파저항성능을 예측하기 위하여 비선형 자유수면 경계조건과 선체의 침하량을 고려한 비점성 유동 해석 기법인 패널법을 적용하였다. 기준선형에 대하여 선형최적화를 수행하였으며 그 결과로 도출된 최적선형에 대하여 모형선을 제작하여 모형시험을 수행하였다. 기준선형과 최적선형에 대한 수치해석을 수행하여 얻은 결과와 최적선형에 대한 모형시험을 수행하여 얻은 결과를 서로 비교하였다.
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.
암석은 지질학적 생성과정으로 인해 잠재적으로 많은 구조적 결함을 내포하고 있는 재료이다. 이러한 구조적 결함으로 인해 압축하중을 받고 있는 암석의 변형거동 및 파괴는 비선형적이다. 지금까지의 연구들에서는 암석의 비선형 거동을 모사하기 위해 균열모형, 즉 활주균열모형 (Sliding crack model) 과 전단균열모형 (Shear crack model) 을 사용하였다. 이 연구들에서는 암석의 비선형 응력-변형률 곡선과 균열성장으로 인해 발생되는 유효탄성정수들 ($E_1$, $E_2$, ${\nu}_1$, ${\nu}_2$, $G_2$) 의 변화와 같은 여러 가지 암석 거동을 모사하였다 (Kemeny, 1993; Jeon, 1996, 1998). 대부분의 이러한 연구들은 주로 균열모형의 암석거동의 적용에 대한 타당성을 검증하는데 그쳤으며 지하공간이나 사면설계 등의 실제적인 수치해석을 목적으로 균열모형을 적용한 연구는 그다지 많지 않다. 본 연구에서는 암석의 비선형 응력 변형률 곡선을 모사함으로써 균열모형의 암석에의 적용에 대한 타당성을 검증하며 실제적인 수치해석, 즉 상용되고 있는 유한요소해석 프로그램에 균열모형을 적용하였다.
최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.
최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 소하천유역으로 부터의 홍수유출계산을 위한 단일선형저수지 모형의 적용 타당성을 조사하기 위한 것이다. 지금까지의 유역추적모형에서는 모형의 지배변수인 저장변수(storage coefficient)를 유역특성인자와의 상관관계식으로부터 결정하여 사용하는 것이 보통이었으나 본 연구에서는 유역특성인자 뿐만 아니라 강우특성인자도 상관관계에 포함시켜 복합회귀식에 의해 계산된 저장상수를 사용하여 단일 선형저수지 모형으로 계산한 홍수유출수문곡선을 측정 수문곡선과 비교함으로써 단일 선형저수지 모형의 타당성을 검토하였으며 기타 유출모형인 Clark 방법, Nash 모형 및 Nakayasu의 종합단일도법에 의한 홍수유출계산방법 등에 의한 결과와도 비교 검토하였다.본 연구의 결과로 단일선형저수지 모형은 유역면적이 작은 경우에 대체로 정확한 결과를 주나 유역면적이 커지면 정확성이 떨어지고 오히려 Clark 방법에 의한 유출계산이 실측치에 더 가까운 결과를 줌을 알 수 있었다. 그러한 전술한 바 저장변수를 위한 복합방정식ㅇ르 배수면적이 큰 유역의 자료로부터 도출하여 사용하면 큰 유역의 홍수유출 계산을 위해서도 단일선형저수지 모형을 적용할 수 있을것으로 판단되었다.
심해에서 풍파의 성장은 바람에 의한 에너지 입력, 비선형 상호작용에 의한 에너지 전달 및 백파에 의한 에너지 소산에 의하여 결정된다. 본 연구에서는 두가지의 비선형 계산법(IMM 모형과 WAM 모형)을 사용하여 풍파 스펙트럼의 시간발전 특성을 상호비교하였다. 비선형 에너지 전달은 첨두주파수의 저주파 천이, 스펙트럼의 과대평가 현상, 스펙트럼의 자기상사적 발달 등에서 중심적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히, 고주파 성분의 방향 분포가 쌍봉형으로 발전되는 경향이 있는데 이러한 현상도 비선형 상호작용의 역할로 설명되었다. 주파수 스펙트럼에서 고주파측의 꼬리는 주파수의 -4승에 비례하는 형상으로 발전되는 것이 확인되었다. 외부의 원인으로 스펙트럼에 도입되는 섭동은 자기상사 기구에 의하여 빠르게 제거되는데 이는 파랑수치 모형에서 비선형 상호작용이 모형의 안정화에 크게 기여함을 의미한다.
최근 국내 중형급 조선소에서는 케미컬 탱커선을 주력선종으로 건조하고 있다. 하지만 선형개발 기술이 미비하여 저항감소 선형개발에 소홀하였다. 또한 기존 대형선박의 선형을 그대로 사용하기 때문에 추진효율이 떨어지고 많은 선수저항이 발생하여 선속에 큰 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 CFD이론 해석을 통해 선형특성을 파악하고 저항감소 및 추진 효율 향상을 위해 실적선과 개발대상선의 모형시험을 통하여 선수저항 성능을 비교, 분석하여 저항감소 선수선형을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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