본 연구에서는 Taylor의 이론, 즉 종방향 이송과 횡방향 확산이 서로 독립적으로 일어나며 두 과정이 서로 균형을 이룬다는 개념을 바탕으로 순차혼합모형을 제안하였다. 서로 다른 혼합시간과 유속 분포 등을 사용하여 수치모의를 실시하였으며, 여기서 얻어진 단면평균 농도분포를 1차원 종분산모형과 2차원 이송-분산 모형과 비교하였다. 그 결과, 순차혼합모형이 1차원 종분산모형으로 요약되는 Taylor의 이론을 잘 구현하고 있음을 알 수 있었다. 2차원이송-확산모형과의 비교를 통해 혼합 시간과 횡확산계수와의 관계를 밝힐 수 있었으며, 따라서 순차혼합모형이 1차원 종분산모형뿐 아니라 2차원 이송-분산모형까지 연계하여 전단류 분산을 통합적으로 설명하는 모형임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 순차혼합모형의 수치모의 결과와 1차원 종분산모형과의 적합을 통해 종분산계수를 결정하고, 회귀식을 사용해 종분산계수 추정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 종분산계수 추정식은 38개의 현장실험자료를 사용하여 검증하였다. 그 결과, 하폭 대 수심 비가 비교적 작은 하천에 대해서 높은 신뢰성을 나타내었으며, 대체적으로 기존의 경험식과 비슷한 신뢰도를 나타내었다.
본 연구에서는 1차원 이송-분산 과정을 연구하고 전단류 흐름 및 분산거동에 있어 Taylor 이론의 핵심이라 할 수 있는 '종방향 이송과 횡방향 확산의 균형'을 기본 개념으로 하여, 이송과 확산을 분리하여 이 두 과정이 순차적으로 발생한다는 가정에 의거한 순차혼합모형을 제시하였다. 본 모형에서는 가상의 하천을 여러 개의 행과 종방향 거리를 길이가 일정한 구획으로 나누어 연속적인 분산과정을 이산적인 형태로 나타낼 수 있게 하고, 횡방향 유속분포에 따라 각 행에 각기 다른 유속을 할당한다. 오염물질은 하폭방향 선오염원으로 원점에 순간주입되며, 주어진 혼합시간 $t_m$ 동안 각 행의 오염물질들이 각자에 할당된 유속을 따라 진행하고 진행이 끝난 후 횡방향 확산이 순간적으로 이루어진다. 횡방향 확산은 횡방향으로 완전하게 일어남을 가정하여, 횡방향 확산이 끝나면 각 열에서의 농도 평균값이 할당된다. 이러한 혼합시간 $t_m$ 동안의 순차적인 이송-확산 과정이 반복되면서 오염물질의 분산이 일어나며, 농도 분포 그래프를 그릴 수 있게 된다. 순차혼합모형을 가상의 직선하천에 적용하여 종분산계수를 유도하였는데, 본 연구에서 유도된 종분산계순식은 Fischer.가 제안한 식과 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다. 본 모형에서 계산된 농도분포 곡선을 해석해와 비교한 결과,두 곡선이 적절히 일치함을 확인할 수 있었으며 해석해와의 비교를 통해 종분산계수 K가 혼합시간 $t_m$과 선형관계임을 확인할 수 있었다. 수심대하폭비에 따라 각기 다른 유속분포에 적용하여 종분산계수 K가 유속편차강도의 제곱에 비례관계에 있음이 밝힐 수 있었다. 수압은 $4.69kg/cm^2$으로 나타났다. 밸브 개폐도가 $100\%$일 때가 밸브를 $60\%$와 $80\%$ 개폐시켰을 때보다 $0.3kg/cm^2,\;0.29kg/cm^2$ 낮게 나타나 밸브를 전체 개방 했을 때 관로내의 수압이 상수설계기준에 적합한 수압을 유지함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.459-469
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2012
본 연구에서는 자기조직화 신경망이 필요한 노드만을 가지고 최적화하여 정규혼합분포를 추정하는 모형(Ahn과 Kim, 2011)을 Java언어에서 제공하는 스레드(thread)를 기반으로, 멀티코어 컴퓨팅환경에서 병렬처리방식으로 구현하여 순차처리방식에 비해 짧은 연산시간으로 정규혼합모형의 추정이 가능함을 보이려고 한다. 이를 위하여 Ahn과 Kim이 제안한 모형을 바탕으로 두 가지의 병렬처리 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 병렬처리 방법은 Java의 멀티스레드를 이용하여 구현되었으며, 모의실험을 통하여 제안한 모형이 순차처리방식과 비교하여 수렴속도가 빠름을 확인하였다.
본 논문은 공기업과 사기업이 혼재된 혼합복점시장을 대상으로 환경오염을 고려한 최적 오염세와 후생효과를 분석하였다. 상품차별화된 시장에서 두 기업이 생산량 경쟁과 가격 경쟁을 동시 게임과 순차 게임으로 진행하는 경우를 각각 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 생산량 경쟁이나 가격 경쟁 또는 동시 게임이나 순차 게임에 관계없이 최적 오염세는 항상 한계오염비용보다 작다. 둘째, 최적 오염세의 크기를 비교하면 생산량 경쟁에서는 사기업 선도모형에서 가장 높고, 가격 경쟁에서는 공기업 선도모형에서 가장 높다. 셋째, 동시 게임과 사기업 선도 모형에서 생산량 경쟁이 가격 경쟁보다 환경을 악화시키는 반면, 공기업 선도모형은 가격 경쟁이 생산량 경쟁보다 환경을 악화시킨다. 마지막으로 동시 게임이나 공기업 선도모형에서 가격 경쟁이 생산량 경쟁보다 후생을 높이는 반면, 사기업 선도모형은 생산량 경쟁이 가격 경쟁보다 후생을 높인다.
신경망은 전통적인 시계열 기법들에 비해 대체적으로 예측성능의 우수함이 입증되었으나 계절성과 추세성을 갖는 시계열자료에 대해 예측력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 최근에는 Ensemble 기법인 Bagging Algorithm과 신경망의 혼합모형인 Bagging Neural Network이 개밭되었다. 이 기법은 분산과 편향을 많이 줄여줌으로써 더 좋은 예측을 할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 Ensemble 기법을 이용한 예측모형은 시계열자료를 적합 시키는데 있어 초기부여확률 및 예측자 선정시의 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 더불어 예측력을 향상시키기 위한 방법으로 초기부여확률이 균일분포가 아닌 순차적인 형태의 분포를 제시하고 신경망을 예측자로 활용한 변형된 Ensemble Algorithm을 제안한다. 또한 예측모형의 평가를 위해 실제자료를 가지고 기존 예측모형들과 제안한 방법을 이용하여 예측하고 각 MSE의 비교를 통하여 예측정확도를 알아보고자 한다.
본 연구에서는 전단류 분산이 이송과 난류에 의한 확산의 결합에 의해 발생한다는 Taylor (1954)의 가정을 바탕으로 개념적 모형을 구성하고, 이를 3차원 개수로에 적용하여 오염물질의 혼합과정을 재현할 수 있는 시간분리 혼합모형(Time-split Mixing Model; TMM)을 개발하였다. 개발된 모형은 연산자 분리 기법(operator split method)과 유사하게 혼합과정을 종방향 혼합과 횡방향 혼합으로 분리하고, 유속 연직편차에 의한 농도분리과정과 난류확산에 의한 연직방향 혼합과정을 순차적으로 반복 계산함으로써 2차원 이송-분산을 재현한다. 수치모의 결과, 제안된 모형은 수로벽면에 의한 농도중첩 효과를 잘 반영하고 있으며, Taylor 구간 내에서 2차원 이송-분산 모형의 해석해와 거의 일치하고 있음을 확인하였다(Chatwin, 1970). 본 모형은 하상경사, 하폭 대 수심 비, 혼합시간 등의 변화에 따라 분산 정도를 달리 재현하고 있으며, 산정된 종분산계수는 Elder(1959)가 제안한 상수값과는 달리 혼합시간에 따라 변화하는 양상을 나타냈다. 횡분산계수의 경우, Sayre와 Chang(1968), Fischer 등(1979)이 실험을 통해 제시한 값과 유사한 범위를 나타냈다.
대부분의 도시철도 시스템은 승객의 탑승열차 및 탑승열차종을 정확히 알 수 없다. 다수의 선행연구에서는 교통카드데이터와 열차시각표를 매칭하여 탑승열차를 추정하였으나, 추정이 불가능한 승객 또한 다수 존재한다. 본 연구의 9호선 사례분석 결과 교통카드데이터-열차시각표 매칭만으로는 약 28% 승객의 탑승열차종을 추정할 수 없음을 확인할 수 있었다. 이에 교통카드데이터-열차시각표 매칭과 본 연구에서 정의한 통행시간 기반 혼합확률분포분석을 순차적으로 적용하여 급행운영 도시철도노선 승객의 탑승열차종을 추정하는 방법을 개발하였다. 분석 결과, 298개 OD pair에서 본 연구의 검증 기준을 만족하는 합리적인 급행이용/비이용 승객 분류기준점을 도출할 수 있었다.
자연하천에 존재하는 식생은 동식물에게 주거지를 제공할 뿐만 아니라 영양염류 흡착 및 정화작용을 통해 수질을 개선시키는 역할을 한다. 이러한 식생하천에 오염물질이 유입될 경우 식생에 의한 흐름 교란 작용으로 인해 오염물의 확산거동에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 식생하천에서의 오염물질 혼합특성을 분석하기 위해 식생모형 실험을 수행하였고, Fischer et al (1979)이 제시한 이론식을 실험결과에 적용하여 종분산계수를 산정하고자 한다. 본 연구에서는 자연하천을 재현하기 위해 실험수로에 수중식생 모형을 설치한 후 ADV-Vectrino유속계를 이용하여 유속을 측정하였으며 실험을 통해 식생흐름에서의 유속분포 자료를 취득하고 이를 바탕으로 종분산계수를 산정하였다. 먼저 수중 식생흐름에서 연직유속분포를 측정한 결과, 식생이 존재하는 바닥근처에서는 유속이 느리다가 비식생 구간으로 가면서 유속이 증가하는 분포를 나타낸다. 또한 이 설치된 테스트 구간에 밀도와 유량변화에 따른 케이스를 적용하여 비교 및 분석을 한 결과 식생 밀도를 고정시키고 유량을 증가 시켰을 때 식생구간과 식생이 없는 구간에서의 유속도 증가하는 경향을 보였으며, 유량을 고정시키고 식생의 밀도를 순차적으로 높였을 경우 식생구간에서의 유속이 점차적으로 줄어드는 경향을 보였다. 다음으로 분산계수를 결정하는 방법에는 농도자료를 이용하는 방법과 유속자료를 이용하는 방법이 있는데 본 연구에서는 유속자료를 Fischer et al. (1979)의 이론식에 적용하여 분산계수를 산정하는 방법을 적용하였다. Fischer et al. (1979)가 제시한 식에서 먼저 전단 유속 값을 산정하기 위해 벽법칙 (Karman, 1930), 레이놀즈 전단응력 그리고, 난류운동에너지 (Graf, 1998) 방법을 사용한 후 복잡한 난류 흐름에 적용하기 가장 적합하다는 난류운동에너지 방법을 적용하여 전단 응력이 가장 크게 나온 식생모델 끝단에서의 값을 사용하였다. 그 결과, 수중 식생이 존재하는 흐름에서 무차원화 시킨 종분산계수는 6.89-9.78로 나타났다, 이는 Elder (1959)의 수심 적분을 통해 제시한 종분산계수 값 5.93보다 크다. 즉, 수중 식생이 존재할 경우 종분산계수는 식생이 존재 하지 않을 때 보다 증가하는 것으로 보여 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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