본 연구에서는 금강유역의 가뭄과 한반도 주변 지역의 기후 인자들과의 상관관계를 파악하고 이를 바탕으로 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 가뭄을 예측하였다. 1974 - 2015년 동안 11 - 5월에 발생한 강우 자료와 NOAA에서 제공하는 NCEP-NCAR 자료를 이용하여 한반도 주변 기후인자와 금강유역의 강우가 과거 발생한 가뭄과 어떠한 상관관계를 갖는지를 분석하였다. 금강유역의 강우 패턴을 4개의 스테이지로 구분한 후 이를 상태층으로 참고하였으며, 관측 자료는 학습단계에 활용하였다. 이러한 기후인자와 강우 관계의 학습 결과를 바탕으로 기후변화 시나리오를 적용하고 미래의 기후요소를 예측하였으며 이를 통해 미래 금강유역의 가뭄을 예측하였다. 본 연구의 결과는 금강권역 수자원 공급 계획 및 설계의 기초자료로 제공될 수 있으며, 가뭄 대비 대책 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
토양수분의 공간적 분포를 예측하기 위하여 지표면 곡률관련인자, 지형흐름인자, 태양에너지 복사인자들을 계산하였다. GPS와 토양수분측정기를 활용한 산지유역에서의 토양수분측정은 토양수분의 공간적 분포자료의 구축을 가능하게 했다. 측정된 토양수분자료와 토양수분 추정인자 사이의 상관관계를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 토양수분 추정인자와 토양수분의 공간적 분포상황에 대한 검토는 수치고도모형(DEM)의 분석을 통한 토양수분 추정능력의 가능성과 한계성을 보여주었다.
본 논문에서는 다공성 복합재료의 열탄성 거동 예측을 위하여 미시역학적 유한요소 해석을 통해 기공 탄성 인자를 측정하였다. 먼저 기공 압력에 의한 복합재료의 응력 및 변형 상태를 기술하기 위해서 구성 방정식에 기공 탄성 인자를 도입하였다. 기공 탄성 인자의 산출에 필요한 기공 압력에 의한 팽창 변형도와 기공 형성에 따른 균질화 탄성 계수의 저하를 측정하였다. 기공의 형상, 크기, 배열 형태에 따른 이차원 대표 체적 요소의 모델링과 유한요소 해석을 수행하였다. 기공도, 재료 이 방성이 기공 탄성 인자에 미치는 영향과 기공 압력에 따른 변형 에너지 밀도 분포를 살펴보았다. 또한, 측정된 기공 탄성 인자의 유용성을 검토하기 위하여 탄소/페놀릭 복합재료의 열탄성 거동을 예측하였다.
최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
강우나 물의 유출에 의한 토양침식은 농업 생산성을 떨어뜨리고 목초지를 손상시키며, 물의 흐름을 방해하는 등의 각종 환경적인 문제를 야기시키고 있다. 환경에 대한 관심이 고조되는 시점에서 토양침식이 매우 중요한 위치를 차지하고 있지만 아직은 체계적인 자료의 정리와 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 최근 부각되고 있는 GSIS를 활용하여 토양침식을 예측하는 모형에 입력되는 인자를 추출하는 기법을 제시하는 것으로 침식모형에는 ANSWER, WEPP RUSLE 등 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 GSIS 자료와의 연계가 용이하면서 유역에 대한 일반적인 토양침식을 예측할 수 있는 RUSLE 침식모형을 사용하였다. RUSLE 입력인자에는 강우침식인자 R, 토양침식인자 K, 침식사면의 길이인자 L, 침식사면의 경사인자 S, 식생피복인자 C 그리고 경작인자 P로 구성되어 있다. RUSLE 입력인자 중 L과 S인자 추출에 사용되었던 기존의 식은 대부분 농업지역에 적용된 식으로 유역에 적용시 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 GSIS 자료를 통해 격자별로 유역에 적용 가능한 수정된 경험식을 활용하였다. 또한 격자형 RUSLE인자를 유역추출 알고리즘을 이용하여 유역별로 분석함으로서 유역별 RUSLE인자의 최소값, 최대값, 평균 그리고 표준편차를 계산할 수 있었다.
본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.
본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.
통행분포 예측시 목표년도가 단기일 경우에는 성장인자모형의 예측 정확도가 높고, 장기 목표년도의 경우에는 중력모형의 예측 정확도가 높은 것으로 인식되어 오고 있다. 이와 같은 예측모형 적용경향에 대한 검정을 위해 본 연구에서는 대구시 3개 년도(1988년, 1992년, 2004년)의 O-D표를 이용하여 통행분포 예측모형들의 정확도를 비교하였다. 비교는 분석 죤이 대죤인 경우와 중죤인 경우에서 예측모형별로 단기 목표년도의 정확도와 장기 목표년도 정확도를 구분하여 행하였다. 비교결과, 통행분포 예측모형의 통상적인 인식과 다른 결과가 있을 수 있다는 것이 규명되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.