본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위한 강우특성과 1차원 유출모형의 유출특성 및 월류특성 자료를 이용한 침수면적의 정확도를 다양한 호우사상을 적용하여 분석하였다. 국내에서 침수 취약지역 예측을 위해서 강우-유출모형의 유출량 예측 즉 홍수추적을 중심으로 이루어지고 있는 실정이다. 기존 모형이 홍수추적을 중심으로 이루어진 것은 대유역의 경우에 XP-SWMM 모형과 같은 정밀모형을 이용할 경우 긴 모의시간으로 인하여 예경보 발령을 위한 골든타임 확보가 어려우며, 홍수량 예측을 통하여 예측된 침수피해에 대한 정밀도 확보가 어렵기 때문에 실제 상황에 적용하기 어려운 문제점이 발생하고 있다. 컴퓨터 하드웨어의 발전에 따른 연산속도의 증가와 빅데이터 처리기술을 발전에 따라서 10년 전과 비교하여 2차원 침수면적 예측시간이 단축되기는 하였지만, 실제 침수면적 예측에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 모의시간이 짧은 1차원 강우-유출모형, 1차원 도시유출모형을 이용한 침수면적 예측방법에 대하여 연구하였다. 홍수피해 예측을 위하여 다양한 수문학적 인자의 영향 분석을 위해서 XP-SWMM 모형의 다양한 형태의 강우입력자료에 따른 1차원 유출 모의결과와 2차원 지표류 모의결과를 이용하여, 2차원 침수면적 예측결과를 추정하기 위한 수문학적 인자의 적용방법에 대하여 분석하였다. 모의시간이 짧은 강우-유출모형과 1차원 도시유출모형을 이용하여 도출한 수문학적 인자를 이용한 침수면적의 추정방법을 분석을 비교분석함으로써 침수면적 예측 시스템 구축방안에 대하여 구체적인 수문학적 인자들 생성을 위한 단계적 모형 적용방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
본 연구의 목적은 Landsat 시계열 영상으로 CA-Markov 기법에 의한 토지이용의 예측시 면적규모 및 공간해상도가 예측결과에 미치는 영향을 고려하여 미래의 토지이용 변화를 예측하는데 있다. 분석지역의 면적규모를 $31.26km^2$부터 $84.48km^2$까지 달리하면서 기법을 적용한 결과, 적용면적의 규모는 전체정확도에서 약 11% 차이를 보이면서 예측결과에 영향을 주었다. 공간해상도는 10m, 30m, 50m, 100m, 150m의 해상도에 대하여 비교한 결과, 30m의 공간해상도가 예측한 도심지의 총 면적과 도심지의 공간적인 분포 측면에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 이와 같은 결과를 토대로, 1996년과 2001년의 토지피복도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측한 2004년의 토지피복결과와 2004년의 영상으로 최대우도법에 의한 토지피복결과를 비교하여 그 적용성을 평가한 후, 2030년, 2060년, 2090년에 대한 미래의 토지이용변화를 예측하였다. 현재를 기준으로 미래(2030, 2060, 2090)의 토지이용 면적변화는 도심지의 경우 지속적으로 증가하고, 산림의 경우는 크게 감소하는 일반적인 경향을 보이면서 예측되었다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.47-55
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2000
주요 식량작물인 쌀, 보리, 콩, 그리고 감자의 생산량을 조기에 예측하기 위하여 농림수산 통계연보와 기상자료를 이용하여 경상북도지방의 작물 재배면적과 10a당 수량(收量)의 예측을 시도하였다. 재배면적의 예측모형식은 $y=\exp({\beta}_{0}+{\beta}_{1}t+{\epsilon})$수량의 예측 모형식은 $y=\exp({\beta}_{0}+{\beta}_{1}t^{1/2}+{\beta}_{2}t+{\sum}^{p}_{i=1}{\beta}_{i}+_2x_i+{\epsilon})$이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이들 식에 의하여 재배면적의 $R^{2}$값은 $0.9180{\sim}0.9505$이었고, 수량의 $R^{2}$값은 쌀의 경우 0.7234로 가장 낮았으나 보리, 콩 및 감자는 $0.8855{\sim}0.9098$로 비교적 높은 값을 보였다. 추정된 예측모형식에 의하여 2005년까지의 재배면적과 2000년도의 수량을 예측하였다.
건축물의 화재안전성평가를 위한 화재시뮬레이션에서 화원면적 및 격자크기의 변화는 예측결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 동일한 최대 열발생률을 갖는 화원의 면적 변화가 구획화재의 예측결과에 미치는 영향이 검토되었으며, 동일한 화원면적의 조건에서 격자크기에 대한 예측결과의 의존도가 동시에 검토되었다. 주요 결과로서, 특성화재직경을 기준으로 6개 이상의 격자가 삽입되면 화원면적이 변화되더라도 격자크기는 화재의 열 및 화학적 특성에 큰 영향을 미치지 않았다. 또한 화원면적의 변화는 구획 내부에서 허용피난시간(ASET)과 관련된 주요 물리량의 예측결과에 상당한 차이를 야기하였다. 그러나 개구부를 기준으로 일정 거리 이상의 구획외부에서는 화원면적의 변화가 전반적 화재특성에 미치는 영향이 크지 않음이 확인되었다.
본 연구는 비만 청소년기 남성을 대상으로 복부지방면적과 피하지방두께, 신체둘레, 신체구성, 혈중 지질 간의 상관관계를 분석하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 복부지방면적과 피하지방두께 간의 관련성과 관련하여 전체지방면적과 피하지방면적은 피하지방두께를 구성하는 대부분의 변인과 관련성이 있었으며 특히 견갑골 아래 피부두께는 전체지방면적을 포한한 피하지방면적과 관련성이 높은 것으로 나타났다. 반면 피하지방 두께 변인들 중 가슴 부위 피하지방두께는 내장지방면적을 예측할 수 있는 유일한 변수로 조사되었다. 둘째, 신체둘레 및 신체구성 변수는 내장지방면적과는 상관관계가 없었으나 전체 및 피하지방면적과 관련성이 높은 것으로 나타났다. 신체둘레와 전체 및 피하지방면적과의 관련성에 있어서 허리둘레는 엉덩이 둘레 및 허리와 엉덩이 둘레를 더한 값보다 상관계수가 높게 나타났다. 또한 전체 및 피하지방면적의 예측에 있어서 체지방량은 체지방율 및 근육량 보다 관련성이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 혈중 중성지방과 수축기 혈압은 각각 내장지방면적 및 피하지방면적을 예측할 수 있는 유일한 변수로 조사되었다.
본 연구에서는 서울시 자치구(행정구역) 중심의 거시적 사고예측모형을 개발하였다. 사고예측모형 개발과정에서 서울시 전체를 하나의 모형식으로 개발하지 않고 지역 토지이용(개발밀도)과 교통사고빈도와의 관계를 분석하여 토지이용 유형에 따른 사고예측모형을 개발하였다. 토지이용과 교통사고빈도와의 관계에서 개발밀도(연상면적)가 높을수록 교통사고빈도가 높게 나타나는 상관성을 파악하였으며 주거연상면적, 상업연상면적, 업무연상면적 모두 교통사고와 반응하는 특징이 다름을 확인할 수 있었다. 총 4개의 유형구분이 가능하였으며 각 유형에 대한 지역특성과 사고특성을 살펴보았다. 4개 유형의 모형에 반영된 설명변수는 공통변수와 각 유형별로 상이한 특성변수가 도출되어 지역적 특성이 모형에 반영된 것으로 판단할 수 있다. 사회 경제적 변수로는 통행을 유발 유입시키는 교통활동을 대변할 수 있는 변수가 채택되었으며 교통여건 변수로는 교통시설 및 안전과 관련된 변수가 채택되었다.
항공기의 레이더 반사 면적을 예측하기 위한 수치해석 방법으로 전파기법(Full-wave method) 또는 점근기법(Asymptotic method)이 주로 이용된다. 전파기법은 점근기법에 비하여 상대적으로 정확한 해석결과를 기대할 수 있으나, 점근기법은 수치적으로 효율성이 높아 레이더 반사 면적 해석 시에는 점근 기법이 보다 널리 활용되고 있다. 그러나 점근기법을 이용하여 레이더 반사 면적을 예측할 때 발생하는 오차는 쉽게 예상하기 어렵다. 본 논문에서는 쐐기-원통형 해석 모델을 구성하고, 가장자리 형상을 변화시키면서 모멘트법과 물리광학기법의 레이더 반사 면적 예측 결과를 비교하여 물리광학기법의 적용 한계를 분석한다. 마지막으로 레이더 반사 면적 예측 시 물리광학기법의 적용 한계에 대한 기준을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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