안전한 수공구조물의 설계를 위하여 가장 큰 홍수량이 유발되는 지속시간 즉, 임계지속시간을 적용할 필요가 있다. 임계지속시간은 유역의 지형 인자 특성에 따라 상이 하다. 다양한 연구자들에 의하여 임계지속 시간은 유역의 지형 인자를 고려하여 추정할 수 있고, 이의 추정에 지형 인자를 고려하는 것이 합리적인 것으로 제안하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 임계지속시간 추정에 관련된 연구 성과를 분석하고, 이를 토대로 다양한 지형특성을 포함하고 있는 유역의 하천에 대하여 지형 인자가 임계지속시간을 추정에 기여하는 중요도를 분석하였다. 각 지형 인자의 중요도 판단 지표로는 베타계수를 활용하였다. 형상계수의 크기에 따라 지형 인자의 중요도는 상이 하였다. 임계지속시간을 지형 인자를 활용하여 회귀모형으로 추정할 때 각 인자의 중요도를 고려하여 변수를 선택하면 상관성이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 피어슨 상관계수를 이용한 시간경로 유전자 발현자료의 군집분석에서 군집의 대표적인 패턴에서 벗어나는 이질적인 패턴을 보이는 시계열을 탐지하기 위한 패턴일치지수를 제안하고, 이를 마이크로어레이 실험으로부터 얻어진 혈청 시간경로 유전자 발현자료에 적용하여 유용성을 검토해 본다.
장기간 강우자료 또는 우량주상도는 시간에 따른 강우량의 자료로 구성된다. 장기간의 여러 강우사상들을 각각의 독립적인 강우사상으로 분리하기 위해서는 각 강우사상의 시작점과 끝을 구별할 수 있는 기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 산지지역에서의 강우사상을 구별하기 위한 무강우 시간을 살펴보기 위하여 기상청의 1973년부터 2008년까지의 총 36년간의 자료에 대하여 통계학적 방법인 자기상관계수와 변동계수를 이용한 무강우시간을 도출하여 보았으며, 별도로 우기시 강우자료만을 이용하여서도 살펴보았다. 또한, 유출특성에 의한 무강우시간 도출을 위하여 산지지역의 수위자료를 활용하여 직접유출 특성에 의한 무강우시간 또는 강우사상간 시간을 살펴볼 수 있었으며, 산정된 결과를 바탕으로 누가강우량 및 강우지속시간과의 상관관계식을 유도할 수 있었다.
본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.
상수의 엽면적은 상엽의 수획량 즉 수량과 높은 상관관계가 있고 그의 간이측정법은 매우 의의 깊은 일이므로 상전에서 생체대로 엽면적을 측정할 수 있도록 간이측정법을 고안하였다. 우리나리 상수의 주요품종인 개량서반, 일지뢰, 노상 그리고 수원 제4호의 4개품종을 재료로 절위별로, 지조별로 엽면적과 엽장, 최대엽폭과의 관계를 조사 실험하였으며 공시 엽수는 개량서반 741문, 일지뢰 853문, 노상 507문, 수원제4호 441문, 도합 2,542문이었다. 5개열엽으로 엽형이 비슷한 개량서반과 일지뢰의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,643, 단엽인 노상과 수원제4호의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,735에 의해서 구할 수 있음을 알았다. 즉 개량서반과 일지뢰는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.634를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상 4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이 때의 상관계수 r의 평균을 노상에 있어서는 r=0.999, 수원상 4호에 있어서는 r=0.996이었다. 이 방법에 의하면 시간과 노력을 크게 절감시킬 수 있을 뿐만 아니라 생체대로 쉽게 엽면적을 구할 수 있는 이점이 있다.
모드록킹된 피코초 레이저, 고속전자장치, 전자관형 광증배관 등을 사용하여, 피코초 분해능을 갖는 시간상관 단광자 계수 장치 및 시분해 스펙트럼 측정 장치를 제작하였다. 기기감음함수는 레이저의 펄스모양, 고속전자장치의 timing jitter 및 walk, 광증배관과 증폭기의 특성에 민감함을 보여주었다. 광학계의 분산등을 보정하여 25 ps의 반치폭을 갖는 기기감응함수를 얻었으며, 이와 같은 결과는 이 장치를 사용할 경우 deconvolution을 통하여 10 ps 이하의 분해능으로 피코초에서 마이크로초의 넓은 범위에 걸쳐서 여기상태 소멸시간의 측정이 가능함을 보여준다.
본 연구에서는 해안도시(부산광역시 수영구) 지역의 토지이용도와 미기상인자를 고려하여 증발산량을 산정하였으며, 증발산량 변동에 대한 미기상인자의 영향성을 구명하였다. 수영구 지역의 토지이용도와 미기상인자는 2001년 12월부터 2011년 11월에 관측된 일별 자료를 사용하였다. 토지이용도는 불투수(건물, 도로 등) 및 산림(임야), 초지(논밭, 공원 등), 수계(하천, 호수 등) 지역으로 분류하였으며, 4개 지역 특성을 고려한 최적의 추정식을 적용하여 증발산량을 산정하였다. 수영구 지역의 전체 증발산량은 4개 지역에서 산정된 증발산량에 토지이용 비율을 곱하여 구하였다. 연간 증발산량 변동은 1월부터 7월까지 증가하다가 8월부터 12월까지 감소하는 형태를 보였다. 수영구 지역에서 증발산량은 강수량의 약 13.3% 정도이었으며, 이는 연구지역의 72%에 해당하는 불투수 지역에서 배수로를 통한 물의 유출이 강우 발생 후 짧은 시간 동안 다량 발생하였기에 지속적인 증발산이 가능한 잠재수량의 저유량이 적었기 때문이다. 증발산량과 미기상인자 간의 상관분석을 수행하였으며, 증발산량과 이슬점 온도의 상관계수가 0.63으로 가장 높았다. 증발산량에 대한 기온 및 강수량, 순복사 인자의 상관계수는 0.5 이상으로 양의 상관성을, 기압 및 일조시간은 0.5 이상의 음의 상관성을 보였다. 증발산량에 대한 상관계수가 0.5 이상인 미기상인자(이슬점온도와 기온, 순복사, 기압, 강수량)에 대한 회귀 분석을 수행하였다. 이슬점온도와 기온, 순복사, 기압에 대한 증발산량 회귀함수 그래프는 강수의 유무에 따라 2가지 경향을 보였다. 이슬점온도에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.7$, 무강수 시에는 $ET=0.25{\times}e^{0.04x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.48과 0.96 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기온에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.53$, 무강수 시에는 $ET=0.13{\times}e^{0.06x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.39와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 순복사에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.79x+0.49$, 무강수 시에는 $ET=0.22x+0.03$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.34와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기압에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=-0.04x+37.91$, 무강수 시에는 $ET=5.18{\times}10^{22}{\times}e^{-0.05x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.25와 0.45 정도로 나타났다. 강수량에 따른 증발산량 회귀함수는 $ET=0.23lnx+0.90$으로 추정되었으며, 결정계수 0.61정도 나타났다.
고계수율 환경에서의 G-M 계수기의 가용 범위를 확장하기 위하여 두 가지 불감시간(연장가능 및 연장불능)을 채택한 복합 모형이 개발되었으며, 이 복합모형 참 계수율과 실측 계수율간의 상관관계를 보다 정확히 설명한다. 이 논문에서는 몬테칼로 모사법에 근거한 G-M 계수기 불감효과 분석 프로그램 GMSIM을 개발하여 연장가능 불감시간 모형 및 연장불능 불감시간 모형에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. GMSIM을 이용하여 복합 불감시간 모형을 따르는 G-M 계수기의 계수 통계 특성을 분석한 결과, 두 가지 이상적 모형의 중간적 특성을 보였다. 향후 GMSIM은 세 가지 모형의 불감시간 특성을 분석하는데 사용될 수 있다.
수문학 또는 하천유출은 크게 기후학적은 인자 (온도, 바람, 상대습도 등)나 지형학적 인자 (지표면 경사, 흙의 종류, 하천의 면적, 하천의 길이 등)들에 의해 결정된다. 지형학적 인자들 중인 하천의 면적 그리고 주하천의 길이에 의한 영향은 비첨두홍수량의 과 수문곡선의 모양에 크게 관여되어 있다. 일반적으로 유역형상이 좁고 주하천의 길이(유로연장)가 긴 하천의 경우 단위면적당 유출량과 시간과의 그래프에서 수문곡선은 넓고 낮은 형태 모습을 지니지만 유역의 형상이 넓고 주하천의 길이기 짧은 하천은 수문곡선이 좁고 높은 형태의 모습을 가진다. 이러한 유역형상의 차이에 따라 Horton (1932)은 유역의 면적과 주하천의 길이의 비로 형상계수 (Shape Factor)의 공식을 제시하였다. 유역면적에 비해 유로연장이 길면 형상계수가 작아지고 첨두홍수량이 작아지는 반면 유역면적에 비해 유로연장이 짧을수록 형상계수가 커져 첨두홍수량이 커지는 형상을 발견할 수 있다. 형상계수와 비첨두홍수량의 상관관계를 알아보기 위하여 상수 전용댐 안전성 대책 및 치수능력 증대 방안연구 (2008) 보고서에서 적용한 유역들을 비교하였다. 이 보고서에 있는 38개의 유역들 중에서 형상계수가 0< <1 인 유역들을 선택한 후 형상계수와 지속시간별 비첨두홍수량의 관계 그리고 유역면적과 지속시간별 비첨두홍수량의 관계를 도시하였다. 추세선에 의한 결정계수인 $R^2$ 의 값을 비교하여 형상계수와 비첨두홍수량과의 관계를 조명하였다. 또한, 형상계수에 따른 순간단위도의 첨두시간 및 첨두유량을 비교하기 위하여 유역면적이 $300m^2$내외이며, 서로 다른 형상계수를 갖는 유역을 선정하여 연구를 진행하였다. 대상유역의 관측값을 이용하여 Nash모형을 적용한 순간단위도를 산정하였으며, 형상계수에 따른 첨두시간 및 첨두유량의 비교분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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