미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 폐경 전 후 여성의 요추골밀도의 예측인자의 차이를 알아보기 위한 것이다. 총 483명의 성인 여성을 대상으로 체성분, 지질, 혈압, 골밀도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 폐경 전 집단의 수축기 혈압, 총콜레스테롤, 중성지방, 저밀도지단백 콜레스테롤이 폐경 후 집단에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 골밀도와 가장 상관관계가 있는 것은 제지방인 것으로 나타났으며, 폐경 후 집단의 골밀도는 저밀도지단백콜레스테롤 수준과 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 골밀도에 영향을 미치는 예측인자를 알아본 결과 폐경 전 집단은 체중, 체지방율, 고밀도지단백 콜레스테롤이 영향을 미치는 변수였으며, 폐경 후 집단은 체중, 연령, 저밀도지단백 콜레스테롤 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 주 목적은 다층 구조를 가진 아스팔트 포장체의 피로균열에 대한 공용성 예측모델을 검정하는 것이다. 그러나, 검정 인자는 목표로 하는 예측모델, 시험법 및 시험중 하중이력에 따라 차이가 있을 수 있다. 본 연구에서 수행된 다양한 현장 조사에 의하면, 연성포장의 피로공용성은 교통하중뿐만 아니라 포장체의 완성후 경과기간에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따른 각각의 교통하중과 경과기간에 대한 가중치가 본 연구에서 제시되었다. 또한, 기 발표된 피로 예측모델을 바탕으로 실내와 현장조사를 통하여 얻어진 피로균열 데이터의 상호 상관관계를 분석하여 피로 예측모델에 대한 검정 인자가 개발되었다.
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.
전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측알고리즘 개발에 있어서, 지방 소도시 지역의 물 공급패턴에 대한 영향인자를 도출하기 위하여 기상환경인자와 과거 물 공급량에 대한 상관성 분석을 실시하였다. 그리고, 신경회로망 이론 중 ELM알고리즘을 적용한 단기 물 수요예측알고리즘을 개발하여 현장 적용성을 검토하고자 한다.
본 고에서는 가속냉각형 TMCP강재에서 발생되는 연화현상을 정립하고자, 본 저자들의 그간 연구결과와 기존의 연구보고들을 종합적으로 검토하여 연화현상에 미치는 제반 인자들의 영향을 정량화하고자 하였다. 연화현상에 관계되는 인자로는 화학성분이나 강재 두께 등의 강재자체의 내적인자와 용접, 후열처리 등의 외적인자로 나누어 평가하였다. 이를 토대로 시공시 발생되는 가속냉각형 TMCP강재의 강도변화를 예측함으로써 TMCP강재를 보다 효율적으로 중공업분야에 확대적용하고자 한다.
본 연구의 주목적은 에너지 비율 인자와 위상각을 이용한 연성포장의 피로예측 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서 도입된 에너지 비율 인자와 위상각은 점탄성 재료의 기본적인 성질을 반영하기 위하여 사용되었다. 에너지 비율 인자는 가상 방출 에너지와 시험 중 파괴시 까지의 누적 방출 에너지의 비로 정의된다. 위상각은 아스팔트 혼합물의 응력과 변형률의 차이로부터 발생한다. 아스팔트 콘크리트 혼합물의 실험결과를 이용하여 위상각이 측정 되었으며 초기 stiffness와 초기 위상각의 관계가 제시 되었다. 본 연구 결과 아스팔트 콘크리트 혼합물의 점탄성 재료라는 고유한 성질을 반영할 수 있는 에너지 비율 인자와 위상각을 활용한 연성포장용 피로 예측 모델이 제안되었다.
유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.
이 연구는 도로 비탈면에서 발생하는 산사태의 확률론적 예측에 기반된 산사태 발생에 영향을 미치는 인자의 중요도 산정 및 예측 모델을 개발하는 것이다. 산사태 예측 모델을 개발하기 위해 한반도 전 지역을 대상으로 2007년부터 2020년까지 조사된 30,615사면의 현장조사 자료를 활용하였다. 전체 131개의 변수 인자 중 지형인자 17개, 지질인자 114개(기반암 89개를 포함), 도로와의 이격거리를 사용하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자를 자동화된 머신러닝인 AutoML을 실시하여 예측 성능이 뛰어난 XRT(extremely randomized trees)를 선정하였다. 변수 중요도 분석결과 지형적 요인 10개, 지질인자 9개, 사회적 영향성인 도로와의 이격 거리와 관련된 항목순으로 급경사지 불안정에 가장 많은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 개발된 모델의 신뢰성 검증을 수행한 결과 AUC 83.977%의 예측율을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델은 산사태 이력을 기반으로 한 현장조사 자료만을 이용하여 변수 중요도의 순위를 도출함으로써 그에 따른 산사태 발생 가능성을 확률적 및 정량적으로 평가하였다. 향후 의사 결정자들에게 현장조사를 통한 사면진단 안전평가 시 신뢰성 있는 근거를 제공하리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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