본 연구에서는 Clark 모형을 기반으로 한 홍수유출 앙상블 멤버 생성기법을 개발하였다. Clark 모형의 매개변수인 집중시간과 저류상수는 불확실성을 가진다. 본 연구에서는 집중시간과 저류상수가 가지고 있는 불확실성을 해결하기 위하여 적절한 확률분포를 선정하였다. 집중시간에 적절한 확률분포는 집중시간이 가지고 있는 특성과 확률분포가 가지고 있는 특성을 비교 및 분석하여 선정하였다. 선정된 확률분포는 감마분포와 대수정규분포이다. 저류상수에 적절한 확률분포는 저류 상수와 집중시간의 관계를 분석하여 선정하였다. 선정된 확률분포는 집중시간에서 선정한 확률분포와 동일하다. 본 연구에서는 이지호 등(2013)의 연구에서 집중시간과 저류상수 사이에 뚜렷한 관계를 확인하고 이에 적합한 이변량 확률분포를 선정하였다. 선정된 이변량 확률분포는 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포이다. 이변량 감마분포는 집중시간과 저류상수에 적용 가능한 Smith, Adelfang and Tubb's(SAT) 이변량 감마분포를 선정하였다. SAT 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포의 적합도 검정방법은 K-S 검정을 이용하였다. 본 연구에서는 SAT 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포로 Random Number Generation 실시하였다. 생성된 집중시간과 저류상수의 앙상블 멤버는 Clark 모형을 이용하여 홍수유출 앙상블 멤버를 생성한다. 제안된 홍수유출 앙상블 멤버 생성기법은 방림 유역을 대상 검토하였다.
최종 유출지점에서의 해석 결과뿐 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해하기 위해서는 분포형 수문모형을 적용해야 하며, 최근 이에 대한 활용이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 서로 다른 크기의 격자단위로 해석하여 그 결과를 비교하였다. 격자는 가로, 세로 50m, 200m격자를 사용하였으며, 각각의 연간 물수지, 하천 유출, 모의 시간, 수문 요소의 공간분포 양상 등을 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 임의시간 환산계수(Conversion Factor, CF)와 관련하여 거의 유일한 이론적 연구인 Weiss 모형을 자세히 검토하고, 그 문제점을 보완한 수정 Weiss 모형을 제안하였다. 특히, 임의시간 환산계수를 이론적인 방법을 통해 산정하는 과정에서 강우 지속기간과 강우 시간분포의 특성을 반영하지 못하는 한계를 극복하는 시도의 하나로서 강우의 시간분포 특성을 고려하여 CF를 결정하였다. 이를 실제 관측 자료에 근거한 국내 외 CF값들과 비교해본 결과, 수정 Weiss 모형을 근거로 산정한 CF값은 강우 시간분포의 특성에 영향을 받으며 그 형태에 따라 다양한 값이 나타남을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기존에 널리 사용되고 있는 설계강우의 시간분포모형인 Mononobe 분포법, Yen과 Chow 분포법, Huff 분포법과 heifer와 Chu 분포법을 강우-유출모형인 SCS 방법, Nakayasu 방법과 Clark 방법에 적용하여 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우 시간분포모형을 결정하였다. 각 강우-유출모형에 균등강우강도를 적용한 경우를 기준으로 하여 첨두유량의 변동성을 검토하였다. 대상유역에 적용한 강우-유출모형의 결과를 분석하여 유역별 및 강우-유출모형별로 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우의 시간분포모형을 정리한 결과 전체적으로 Yen과 Chow 분포법의 후방집중형으로 나타났다. 결정된 시간분포모형을 바탕으로 지속기간의 변화에 따른 첨두유량의 변동성을 파악한 결과 확률강우강도식의 형태에 따라 최대유량을 발생시키는 지속기간에 변동성이 보여지고 있으며, 강우-유출모형에 의한 영향보다는 확률강우강도식의 형태와 I-D-F곡선에 따라 첨두유량의 변동성이 크게 나타났다.
본 논문에서는 우리나라 지방국도의 특정지점에서 수집된 교통량 자료를 이용하여 일일 시간교통량 추정모형을 개발하였다. 본 연구의 특징은 일일 24시의 시간변수를 원형변수로 취급하고, 지방부 교통량 자료의 특성상 출퇴근 시간에 교통량이 집중되는 이봉형의 현상을 감안하여 원형분포의 혼합모형을 고려하였다. 또한 시간대별 교통량의 분포가 요일에 따라 유사한 패턴을 가지는 데 착안하여 요일별 모형을 제시하였다. 혼합원형분포의 모수추정에는 EM알고리즘이 사용되었으며, 모형의 성능비교를 위해 가변수 회귀모형과의 비교를 실시하였다. 제시된 요일별 지방국도의 시간교통량 적합모형은 계측기의 손상 등으로 인한 교통량 결측자료의 추정에 효과적으로 사용될 수 있다.
이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
최근에 적용빈도가 점점 높아지고 있는 Huff의 4분위법에 의한 강우의 시간분포 및 유출량 산정은 도시화지역 등에서 유출량의 대한 관측기록이 거의 없어서 Huff의 의한 강우분포가 적절한지를 판단하기 어려운 실정이다. Huff 법에 의한 강우분포는 관측된 실 강우자료의 분석으로 작성되어 대체적으로 실 강우의 시간분포가 반영된 모형이라 볼 수 있으나 시간 강우기록을 이용하였고 강우지속시간도 3시간 이하는 분석에서 제외되어 임계 강우지속시간이 작은 도시화유역에서는 적용이 적절하지 못하다는 문제가 있다. 본 연구에서는 최근 29개년의 년 최대 시간강우자료의 강우기록지를 10분 간격으로 판독하여 작성된 실 시간분포와 Huff 분포에 의한 10분 간격의 시간분포에 대하여 도시유출해석 모형인 SWMM을 이용하여 각각 유출량을 해석하였다. 분석결과 실 강우 분포에 의한 첨두 유출량이 Huff 분포의 유출량 보다 전반적으로 작게 산정되었으나 일부는 크게 나타났으며 첨두량의 빌생위치도 다소 다르게 나타났다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
본 연구에서는 SWASH(Simulating WAves till SHore) 모형의 염분분포 해석의 정확성을 평가하기 위해 Goswami et al.(2007)의 모형실험을 재현하였다. SWASH모형은 Delft 대학에서 개발된 비정수압수치모형으로 연직방향으로 층(layer)을 나누어 자유수면변위를 정확하게 예측하고 표준 ${\kappa}-{\varepsilon}$ 난류모델을 이용해 염분, 온도 및 침전물 등의 난류확산을 계산한다. 우선 Goswami et al.(2007)의 모형실험 중 정상상태의 모형실험을 이용해 층수에 따른 수치모형의 정확도를 평가하였다. SWASH 모형의 층수를 늘리며 수치모의를 수행한 결과, 층수가 늘어날수록 종, 횡 방향의 염분농도 분포가 정확하게 나타나는 것을 확인하였다. 추가로 SWASH 수치모형을 이용해 염수침투 및 후퇴 상태의 모형실험도 수치모의하였다. 염수의 공급에 따라 시간에 따른 염분농도 분포가 변화하는 것을 확인하였다. 또한 연직방향의 층수가 많은 경우 모형실험의 결과와 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 연직방향의 층수를 늘려감에 따라 수심방향으로 더 정밀한 염분분포 해석이 가능하다는 것을 알 수 있다. 그러나 연직방향으로 많은 층을 나눈 경우 계산시간이 증가하기 때문에 수심이 작거나 연직방향의 염분농도 분포가 중요하지 않은 경우라면 적절한 층수(5~10 layer)를 고려해 수치모의를 수행하는 것이 시간과 비용측면에서 더욱 경제적이라고 할 수 있다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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