본 논문에서는 기초지반의 부등침하를 해석하기 위하여 추계론적 수치해석 방법을 사용하였다. 부등침하는 토질탄성계수의 공간적 변화와 밀접한 관계를 갖고 있다. Kriging 이론은 탄성계수의 공간적 변화를 설명하기 위하여 사용되었다. 이 방법은 선형최적불편추정기법으로 제한된 자료로 부터 최소의 분산을 가진 추정값을 구할 수 있다. 추계론적 유한요소법을 이용하여 일차근사 2차모멘트 기법으로 변위의 평균값과 분산값 그리고 공분산값을 구한다. 최종적으로 부등침하의 신뢰도모델이 제시되었다. 해석결과 두 기초사이의 거리와 탄성계수의 수평방향 변동거리가 거의 같을 때 최대부 등침하량이 일어난다는 것과 이 때 부등침하량이 허용간을 넋을 확률이 상당히 크다는 것이 밝혀 졌다.
전력관리는 전력상태 전환과 시스템 부하 (workload)에 의존성이 있다. 시스템 모델은 전력상태 전환과 시스템 큐에 대한 추계적 모델들로 구성된다. 본 논문에서는 다양한 전력관리 기법을 위한 추계적 모델들을 개발한다. 추계적 프로세스에 기반한 전력관리 모델은 시스템 큐와 다양한 모델링 기능을 표현할 수 있는 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발된다. 적응적 타임아웃기반 전력관리 SRN 모델을 개발하고 기존 전력관리 기법인 greedy, N-Policy 기법과 전력소모 및 성능비교를 수행한다.
본 연구는 총부양비를 최소화하는 적정인구성장률을 인구학적 부양비와 경제적 부양비로 나누어 계산하구 그것이 무엇을 의미하가를 연구하는 것이 목적이다. 이 연구를 위하여 연구모형을 제시하고, 합계출산율과 적정인구성장률의 관계를 명시하며, 그것이 궁극적으로 적정인구 규모에 어떤 의미를 갖는가를 탐색한다. 인구학적 부양비를 최소화하는 인구성장률은 $-0.03%{\sim}0.15%$의 범위에 있으며, 그것은 합계 출산율로는 $2.1{\sim}2.2$명에 해당한다. 경제적 부양비를 최소화하는 인구성장률은 유년층과 노년층의 상대적 개인 소비비중에 따라 인구성장률과 그것이 함의하는 합계출산율은 달라진다. 예컨대, $u_1:u_3=2:1$일 때 적정인구성장률은 $-1.17{\sim}-0.93%$, 그것이 함의하는 합계출산율은 $1.5{\sim}1.6$명이다. 한편 유년층 대비 노년층의 상대적 소비비중이 증가하는 경우에는 적정인구성장율이 높아져야 한다. 예컨대 $u_1:u_2=1:1.2$일 때 적정인구성장률은 $0.42{\sim}0.45%$이고, 그것이 함의하는 합계출산율은 $2.3{\sim}2.4$명이다. 본 연구에서 적정인구추계를 위한 기초 여론조사에 따라 진행된 상대적 소비비중을 계산한 결과에 따르면, 유년층과 노년층의 상대적 개인 소비비중은 $u_1:u_2=1.25:1$이며, 이에 따른 현재의 상황에서 한국의 적정출산율은 $1.9{\sim}2.0$명 수준으로, 이에 해당하는 적정인구성장률은 대략 약간의 네거티브 성장을 하는 경우라고 할 수 있을 것이다.
본 논문은 국가별 추계인구와 미래 9개년 인구관련 설명변수들의 추정값을 통하여 적정인구 모형을 구형하고 한국의 적정인구를 추정하는데 목적이 있다. 후생을 고려한 생산함수 확장모형, 세계 176개국의 표본자료 그리고 다중회귀분석을 이용하여 $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구를 추정하고 그 추세곡선을 나타내는 것이다. 모형의 종속변수는 UN에 의한 세계각국의 추계인구이고, 설명변수는 9개 변수 즉 PPP GDP, 인접지역 경제통합율, 교육수준, 영어구사비율, 국토유효면적, 에너지량, 기온, 수자원량, 무역거리이다. 연구결과는 다음과 같다. $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구는 $4,350{\sim}4,950$만명으로 추정되며, 2000년${\sim}$2050년은 $4,700{\sim}5,010$만명, 2050년${\sim}2100$년은 $4,770{\sim}4,400$만명이 된다. 2125년 최저점 4,350만명을 통과한 후 점진적으로 2300년의 4,870만명으로 접근해 갈 것으로 추정된다. 연구결과의 시사점은 네 가지이다. 첫째 한국의 적정인구가 2125년을 기준으로 이전은 감소 이후는 증가 추세일 것이므로 정책결정시 적정한 목표인구를 설정해야 한다는 점이다. 둘째 현 추세로 진행되면 2050년 이후 적정인구가 추계인구보다 $500{\sim}600$만명 더 많아진다는 점이다. 셋째 2125년 이전의 적정인구는 좁게 $4,770{\sim}4,545$만명으로서, 출산율 향상을 통한 적정인구의 유지 노력이 필요하다는 점이다. 넷째 적정인구 추세의 기복은 출산기피로 인한 인구감소 때문으로 출산지원과 입양 및 이민 유입의 정책에 따라 변화될 수 있다는 점이다.
본 논문에서는 무선망에서 핸드오프 호의 분실확률을 줄일 수 있는 호 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 진행 중인 시스템 용량인 유효로드와 임계치를 이용하여 호의 수락 여부를 결정하며 측정된 유효로드가 미리 정해진 임계치보다 크면 신규 호는 차단시키고, 핸드오프 호는 큐잉을 허용한다. 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위하여 추계적 페트리 네트의 확장인 SRN 모델이 개발된다. SRN 모델링 기법은 성능분석을 위하여 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행방법을 보여준다.
최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.
하천에서 하상과의 접촉 없이 부유 상태로 이동하는 유사는 부유사로 정의된다. 부유사의 이동은 유사 입자의 침강 속도와 난류의 섭동 성분에 따라 결정된다. 실제 하천에서 부유사는 단일 크기가 아닌 여러 크기의 유사 입자가 혼재된 상태로 존재하는데, 유사의 이동을 보다 정확히 이해하기 위해서는 침강 속도를 결정하는 유사 입자 크기의 분포에 대한 이해가 요구된다. 진흙과 같은 점착성 유사의 경우에는 모래와 같은 비점착성 유사와는 달리 입도 분포를 구성하는 유사 입자의 크기가 끊임없이 변화한다. 이러한 유사의 특성 변화는 유사 알갱이 표면의 전자기적 점착력으로 인한 응집 현상(Flocculation Process)에서 기인한다. 응집 현상으로 인해 점착성 유사는 물과 유사 입자의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하며, 플럭의 특성은 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 이동을 이해하기 위해서는 흐름 특성 및 입도 분포뿐만 아니라 플럭의 응집 현상에 관한 이해가 함께 이루어져야함을 알 수 있다. 본 연구에서는 플럭의 응집 현상으로 인한 크기 변화와 입도 분포를 이해하기 위한 모형 개발의 방법론을 제시하고자 한다. 입도 분포 모형의 개발을 위해 추계학적 접근법이 이용되며, 추계학적 접근법을 이용하여 수치 실험을 수행하기 위해 몬테-카를로 방법이 적용되었다. 입도 분포 모형과 유사 이동 모형의 결합을 통해 흐름 내 부유 상태로 이동하는 점착성 유사 입도 분포에 관한 수치 모형 개발이 가능하다.
수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.
하천에서 하상과의 접촉 없이 부유 상태로 이동하는 유사는 부유사로 정의된다. 부유사의 이동은 유사 입자의 침강 속도와 난류의 섭동 성분에 따라 결정된다. 실제 하천에서 부유사는 단일 크기가 아닌 여러 크기의 유사 입자가 혼재된 상태로 존재하는데, 유사의 이동을 보다 정확히 이해하기 위해서는 침강 속도를 결정하는 유사 입자 크기의 분포에 대한 이해가 요구된다. 진흙과 같은 점착성 유사의 경우에는 모래와 같은 비점착성 유사와는 달리 입도 분포를 구성하는 유사 입자의 크기가 끊임없이 변화한다. 이러한 유사의 특성 변화는 유사 알갱이 표면의 전자기적 점착력으로 인한 응집 현상(Flocculation Process)에서 기인한다. 응집 현상으로 인해 점착성 유사는 물과 유사 입자의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하며, 플럭의 특성은 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 이동을 이해하기 위해서는 흐름 특성 및 입도 분포뿐만 아니라 플럭의 응집 현상에 관한 이해가 함께 이루어져야함을 알 수 있다. 본 연구에서는 플럭의 응집 현상으로 인한 크기 변화와 입도 분포를 이해하기 위한 모형 개발의 방법론을 제시하고자 한다. 입도 분포 모형의 개발을 위해 추계학적 접근법이 이용되며, 추계학적 접근법을 이용하여 수치 실험을 수행하기 위해 몬테-카를로 방법이 적용되었다. 입도 분포 모형과 유사 이동 모형의 결합을 통해 흐름 내 부유 상태로 이동하는 점착성 유사 입도 분포에 관한 수치 모형 개발이 가능하다.
본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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