우리나라는 2000년대 이후, 하천 및 수공구조물 계획시 Huff 분포를 지배적으로 사용해 왔다. 그러나 Huff 방법은 호우선정, 평균방법, 지속기간별 동일분포 가정 등 여러 가지 문제를 가지고 있어 극치 호우사상을 적절히 모의하지 못하는 약점이 있다는 의견이 많았다. 본 연구에서는 하천, 수공구조의 계획시 국내에서 주로 사용해 왔던 강우량 시간분포 방법인 Huff 방법이 과연 하수도시설물 계획시 적정한가를 평가하고 중소규모 배수(排水)시설물 설계시 합리적이라고 알려져 있는 ABM 방법의 적용성을 비교, 평가하여 하수도시설물의 계획시 적정한 확률강우량의 시간분포 방법을 제안하고자 한다. 연구대상 지역은 삼척지역이며 기상청 산하 동해관측소 자료를 이용하여 연구를 수행하였다. 삼척지역의 지속기간별 확률강우량을 Huff 방법을 적용하여 시간분포하면 지속기간 2시간, 3시간 호우의 1시간 최대치의 경우 지속기간 1시간 최대치 보다 크게 산정된다. Huff 1분위의 경우 지속기간 1시간 호우는 55.3mm이나 지속기간 2시간, 3시간 호우의 1시간 최대치는 각각 61.8mm, 60.7mm 로 지속기간 1시간 호우보다 더 크게 평가되었다. 이러한 구간별 최다 강우량의 지속기간별 역전현상은 도달시간 1시간이내의 소유역이라 할지라도 지속기간 2, 3시간호우에서 첨두홍수량이 발생할 수 있는 문제점을 내포하고 있다. 지속기간의 개념을 고려하여 빈도별 홍수시 ABM, Huff 방법의 적용성을 검토하였다. ABM 방법의 경우 적용 유역 면적(0.1~2,000ha) 전체에서 지속기간이 길어지면 첨두홍수량 결과가 수렵하는 것으로 검토되었다. 반면, Huff 방법의 경우 유역면적이 커짐에 따라 임계지속기간이 길어진다. 30년 빈도 홍수의 경우 유역면적 0.1~0.5ha 에서는 30분, 1~50ha 에서는 1시간, 80~300ha 에서는 2시간, 500~2,000ha 에서는 3시간이 임계지속기간인 것으로 분석되었다. 소규모 유역에서는 ABM과 Huff 방법의 홍수량 산정결과의 차이가 크지 않았으며 하수도시설물 계획시 적용성이 높은 강우량 시간분포 방법은 유역의 연속성을 고려할 수 있는 ABM 24시간 호우를 이용하는 것이 타당할 것으로 사료된다.
본 연구는 간헐 수문과정인 일 강수계열의 모의발생 모델을 개발한 것으로서, 일 강수계열의 구조적 특성인 강수발생과정과 습윤일의 강수량과정을 고려하였다. 본 연구는 두편이 논문으로 구성되어 있으며, 연구(I)에서는 강수발생과정을 위하여 고대재생과정(ARP)을 이용하였으며, 건조 습윤계속기간 분포에 대해서는 TBD, TPD, TNBD, LSD의 4가지 이산형 확률분포를 적용하였다. 후속논문인 연구(II)에서는 강수발생과정으로 Markov 연쇄모델을 이용한다. 그리고 습윤일의 강수량 분포에 대해서는 Gamma 분포, Pearson Type-III 분포, Type-III 극치분포, 3모수 Weibull 분포의 4가지 연속형 확률분포를 적용하였다. 연구(I)에서는 낙동강 유역의 대구, 고령, 밀양, 영주 관측소 및 섬진강 유역의 하동, 순창, 구례 관측소의 일 강수계열 자료를 사용하였으며, 강수발생과정과 습윤일의 강수량과정을 조합하여 구성한 두가지의 일 강수계열 모의발생 모델 A-W, A-G 모델의 적용성을 확인하였다.
본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.
본 연구는 추계학적 과정을 고려함으로써 연유출의 핵심적 통계치를 한발 확률 분포에 관련된 통계치로 유도하는데 사용하여 재현 기간과 물 수요의 다양한 조합에 대하여 한발 기간과 누가부족유출량을 산정함으로써 한발의 심각성을 검토하였다. 초기 단계에선는 기록기간, 기록의 질을 특정 기준에 적합한 것으로 판정된 우리 나라의 하천 관측 기록의 분석을 실시하고 분석에 의하여 선택된 하천의 연속 한발에 대한 추계학적 형태를 정의하는데 필요한 연유량을 결정하였다. 앞의 연구 결과를 사용하여 연속 이론을 적용함으로써 실제 또는 추정된 연유량 통계치를 최대 한발 사상의 확률 분포와 연관시켰다. 이 결과로 계측 지점에서의 한발 사상에 재현 기간을 부여할 수 있었으며 한발 기록의 확률 평가가 가능하였다.
본 연구는 서울지점의 연강수량 기록 중 1900년을 전후한 장기 건조기와 같이 연속적으로 발생하는 과우해에 대해 주목하고, 이와같이ㅣ 연속된 과유해의 재현 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 과우해의 기준으로는 과우해의 발생에 독립성이 보장되도록 포아송 분포를 따르는 수준으로 결정하였으며, 평균-0.5표준편차의 절단수준에서는 대략 99%의 유의수준에서, 평균-0.75표준편차 및 그 이하의 절단수준에 대해서는 95%의 유의수준에서 포아송 분포를 만족시키는 것으로 나타났다. 이러한 절단수준에 대해 1900년 전후로 나타나는 장기 건조기는 단지 4년 연속의 과우해 등으로 분리되게 된다. 이와 같이 결정된 절단수준에 대해 연속된 과우해의 발생확률은 포아송 과정을 적용하여 추정하였으며, 그 결과 평균-0.75표준편차 및 그 이하의 절단수준에 대해서는 관측치와 계산치가 유사하게 나타남을 파악할 수 있었다. 특히, 아주 낮은 절단수준인 평균-1.0표준편차의 경우 연속된 과우해의 발생확률은 1900년을 전후로 한 장기건조기의 전반부 (조선시대 측우기 기록)보다 후반부 (근대관측기록)에 작게 나타나고 있어 장기 건조기의 발생 가능성은 근대에 들어 줄어들고 있음도 파악할 수 있었다.
공항의 용량측정은 수요군의 흐름에서 발생하는 소비시간분석을 요구하며 공항체계 의 대부분 시설에서는 흐름의 시간변위를 연속대기례에 의한 비효율적방법으로 예측할수도 있으나 청사내의 여객동선에 대해서는 여러 시설을 활용하려는 여객의 선택선호로 인하여 확률적 접근이 바람직하다. 본 논문은 공항의 청사내에서 부대시설에 의하여 소비되는 여객 의 이완시간을 예측하는 모형을 개발하였다. 총이완시간은 여객이 각 시설을 이용하는 확률 과 이용시간의 기대치에 대한 함수로서 계산되었으며 정상적인 여객의 동선이 이들 시설에 의하여 영향을 받을 경우에만 정의되도록 하였다. 이 이완도는 연속된 청사의 기능시설에 대한 여객동선분포의 입력과 출력을 설명하는데 쓰이게 되며 나아가서는 청사전반의 용량산 정을 위한 지표를 제공한다. 모형 검증을 위한 자료는 매표대와 보안검사대 사이의 부대시 설을 중심으로 수집되었으며 자료의 특성과 모형의 심요성이 논의되었다.
연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.
본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.
본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해서될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 실험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.
무선 통신시스템에서 Random 과정을 해석적으로 표현할 수 있으며 적당한 확률분포를 구할 수 있다. 감쇄지수함수 확률분포에 의한 가우스, 레일레이, 나카가미 확률분포를 쉽게 유도했으며 시뮬레이션을 그림으로 보인다. 시간의 개념을 포함한 파형의 집합에 의한 확률적 표현이 Random과정(or Stochasic Process)인데 이를 무선환경의 조건에 따라 유도한다. 또한 가시거리 통신과 비가시거리 채널환경을 Rayleigh와 Rician 채널로 구체적인 예를 SISO, MIMO 환경에서 보인다. 또한, 본 논문에서 채널이 송신 블록 동안 일정하고 연속적인 송신 블록 사이에서 독립적으로 변하는 블록 페이딩 채널 모델을 가정함으로써 i.i.d 채널을 갖는 높은 SNR 영역에서 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 동기를 부여한다. 이러한 변환을 실현하기 위한 알고리즘은 크로네 커 MIMO 채널에 적용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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