서구 과학의 역사에서 그러하였듯이 국내에서도 비단 '황우석 사태'만이 아니라 크고 작은 과학부정행위 사건들이 이미 발생했고 또 앞으로도 발생할 것이라고 보는 것이 현실적인 판단으로 생각된다. 따라서 '황우석 사태' 2주년이 지난 지금 요청되는 일은 과학부정행위 일반의 원인에 대한 좀 더 체계적인 이해를 통하여 이를 예방할 수 있는 길을 모색하는 것이라 할 수 있다. 이 글은 바로 이러한 문제의식 위에서 과학 부정행위의 원인과 처방에 대한 이론화를 모색하려는 시도의 하나다. 이 글에서는 과학부정행위가 외적 보상이 지배하는 과학자사회의 보상체계와 경쟁구조에 그 근본적 원인이 있다고 진단한다. 또한 최근 전개된 '과학의 상업화'는 외적 보상에 대한 과학자간 경쟁을 훨씬 강화하는 동시에 과학자사회 내의 아노미와 소외 착취를 심화시켜 결국 과학부정행위의 증대를 초래하는 요인이 되고 있다고 분석한다.
최근 기상이변과 국지성 호우로 인한 홍수피해를 경감하기 위해 국가차원과 더불어 지역단위의 홍수방어대책이 많은 사업을 통해 제시되고 있다. 대표적인 예로 풍수해저감종합계획과 하천기본계획 등을 들 수 있는데 이러한 사업들은 실제 피해지역에 대한 원인과 대책을 제시함과 동시에 홍수 등의 피해가 예상되는 위험지역에 대해서도 그 원인과 대책을 제시해야한다. 따라서 피해발생이 예상되는 지역을 예측하고 그 원인을 찾는데 있어 최근 홍수범람해석에 대한 필요성이 점차적으로 증대되면서 다양한 해석모형과 프로그램들이 개발되었고 현재까지도 홍수범람분석에 관한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 홍수범람구역을 결정하기 위한 과정은 GIS Tool에 대한 이해도 부족, 원 자료의 부족, 지형 구축을 위한 자료생성의 어려움 등과 같은 다양한 문제점들을 내포하고 있다. 특히, 홍수범람구역의 결정을 위한 전산프로 그램의 기능향상은 점차 향상되는데 비해 지형구축 등과 같은 범람해석 프로세스 내에서 상당한 수작업이 요구되는 바 작업소요시간이 많이 요구되는 단점으로 인해 실무자들에게 널리 적용되는데 있어 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 실무적 관점에서 홍수범람해석의 요구빈도가 높은 중소규모 자연하천을 대상으로 두가지 해석 기법을 통하여 홍수범람해석을 수행하여 해석 과정 및 결과 등을 비교하였다. 첫 번째 기법으로 홍수범람해석을 수행하는데 있어 실용성, 신속성 등이 고려된다고 판단되는 Civil 3D를 이용하여 수치지형도 및 측량자료와 같은 원 자료로부터 3D 지형을 구축하고 Civil 3D의 Extension 프로그램인 HEC-RAS Tool과 1차원 수리모형인 HEC-RAS를 전 후처리에 연계함으로서 각 대상유역별, 빈도별 홍수위에 따른 홍수범람구역과 수심 및 범람지역을 우선적으로 분석하였다. 두 번째 기법으로서 실무에서 주로 이용되고 있는 ArcGIS를 이용하여 3D 지형을 구축하고 Hydrologic Engineering Center (HEC)와 Environmental Systems Research Institute(ESRI)의 협력개발로 개발된 HEC-GeoRAS와 HEC-RAS 모형을 전 후처리에 연계하여 홍수범람해석을 수행하였다. 이들 두 가지 기법을 통한 홍수범람해석의 과정과 결과에 대해 정량적, 정성적 비교를 수행하였으며, 두 기법간의 차이점 및 효율성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 보다 실용적이면서도 정밀한 홍수범람구역의 결정, 홍수범람 예상도 등의 재해지도 작성, 치수경제성 분석 등에 있어 도움이 될 것으로 판단된다.
자동유량측정시설은 하천 유량을 실시간으로 측정하기 위한 수문조사시설로써, 기존 수위-유량관계곡선식으로는 유량산정이 어려운 배수 및 조위영향 구간에서 양질의 유량자료를 확보할 수 있다. 하지만 자동유량측정시설의 경우 시설물 고장 등으로 인해 자료의 결측이 발생할 수 있으며, 단기간 발생한 결측자료는 수문자료품질관리를 통해 보완이 가능하지만 장기간 결측이 발생한 경우 보완방법이 없는 실정이다. 본 연구에서는 남한강 유역의 여주시(남한강교)~양평군(양평교) 구간 중 장기간 결측이 발생한 여주보(하류) 지점과 이포보(상류) 지점의 2013년 평수기(3월)와 홍수기(7월) 기간을 선정하여 HEC-RAS 모형을 통해 결측자료의 보완 가능 여부를 검토하였다. HEC-RAS 모의결과 여주보(하류) 지점의 경우 실시간 유량자료와 상대오차는 평저수기(3월), 홍수기(7월) 각각 0.7%와 5.0% 나타났으며, 이포보(상류) 지점은 각각 5.0%와 6.0%로 나타나 장기간 결측 발생시 HEC-RAS 모형을 통해 결측자료 보완이 가능한 것으로 나타났으며, 결측 발생기간에 적용한 결과, 여주보(하류) 지점과 이포보(상류) 지점에서 측정된 검보정 측정성과와 상대오차는 각각 4.0%, 6.0%로 나타나 결측자료 보완이 잘 이루어진 것으로 나타났다. 따라서 남한강 유역의 여주시(남한강교)~양평군(양평교) 구간과 같이 배수영향을 받는 지점에 경우 장기간 결측 발생 시 검증된 지점에 한하여 HEC-RAS 모형과 같은 수치모형을 통해 자료를 보완하는 것이 적절하다고 판단된다. 또한, 이 방법을 통해 현재 보 개방에 따라 유량측정이 어려운 자동유량측정시설의 자료보완 방법으로 일부 적용이 가능할 것으로 판단된다.
댐 운영에 있어서 필요한 수문자료는 강수량, 수위, 유량, 저수량 자료 등이 있다. 이중 저수량은 주로 댐수위-저수용량 곡선식을 이용하여 계산한다. 댐수위-저수용량 곡선식은 댐 부근에서 계측 되는 한 개의 수위자료를 이용하여 저수용량을 산정하며, 이는 큰 저수지 면적과 저수지 수면이 일정하지 않다는 것을 고려할 때 큰 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 음향 도플러 유속계 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 이용하여 보성강댐 저수지 수면경사를 실측하고, 동시에 실시간 이동측위시스템인 RTK-GPS(Real Time Kinematic)를 이용하여 이를 검증하였다. ADCP는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 유속, 유량 및 측량이 가능한 장비이며, RTK-GPS의 경우 정밀한 위치정보를 가지고 있는 기준국의 위상에 대한 보정치를 실시간으로 이용하여 오차가 ±0.03m 이하인 것으로 알려졌다. 보성강댐의 하류에서 ADCP와 RTK-GPS를 장착한 보트를 저수지 종방향으로 처음부터 끝까지 이동하여 약 7.5km 종단측량을 실시하였고 저수지 지형적 특성을 고려하여 약 700m마다 횡단측량을 실시하여 종방향뿐만 아니라 횡방향 수면차도 조사하였다. 그 결과 보성강댐의 상류로 갈수록 수면경사가 전체적으로 상승하는 경향을 보였지만 일부구간에서 수위가 하강하는 경우도 발생하였다. 이는 미약하지만 저수지 내에 흐름이 발생하고 이 흐름에 따른 통제가 변화되는 것과 중간에 유입되는 지류의 영향 등으로 구간별로 수면경사 차이가 발생하는 것으로 추정된다. 횡방향 수면차는 지류가 유입되는 일부구간에서 다소 차이를 보였지만 큰 영향을 없는 것으로 판단된다. 보성강댐 저수지 수면을 종방향 및 횡방향으로 실측한 결과 구간별로 차이를 보였으며 최대 EL. 126.60m, 최소 EL. 126.33m 나타났다. 댐 상류 부근의 수면높이 EL. 126.50m와 비교하면 +0.10m, -0.17m 차이를 보였으며 이는 저수량 산정에 큰 오차를 발생시킨다. 효과적인 댐 운영을 위해서는 유입량 및 유출량을 정확하게 산정하는 것도 필요하지만 저수량을 정확하게 파악하는 것 역시 필요하다. 저수량을 정확하게 산정하려면 수킬로미터가 넘는 저수지 크기를 고려하여 수면경사를 실시간으로 계측하는 등의 노력이 필요한 것으로 판단된다.
낙동강 하구는 다양한 하구개발로 인해 수리 및 지형적인 변화를 겪고 있는 지역으로, 이러한 물리화학적 변화는 낙동강 하구 생태계에 영향을 주고 있다. 특히 낙동강 하구에 도래하는 겨울철새들의 주요 먹이원인 새섬매자기 군락지 및 개체수는 지난 10여년간 지속적인 감소를 보이고 있다. 낙동강 하구의 새섬매자기 개체수 감소 원인 파악을 위해 6개 정점에서 2018년 6월과 8월에 약 30cm의 주상퇴적물을 채취하였다. 퇴적물은 사질이 80% 이상으로 매우 조립하였으며, 평균 염분은 6월 $17.8{\pm}1.12psu$, 8월 $18.4{\pm}1.83psu$였다. 을숙도 퇴적물의 탄소안정동위원소비(${\delta}^{13}C$)는 평균 $-24.7{\pm}0.59$‰로 하구기원 입자성 유기물 특성을 보였다. 표층(0~1cm)에서 ${\delta}^{13}C$는 -24.0 ~ -22.6‰로 새섬매자기 뿌리와 줄기의 ${\delta}^{13}C$($-25.2{\pm}0.05$‰) 보다 다소 높았다. 이는 해양 유기물의 유입이 원인으로 판단된다. 식생지역과 비식생지역의 물리화학적 특성은 유의미한 차이를 보이지 않았으며, 이를 통하여 낙동강 하구 새섬매자기 군락지 환경이 비식생 지역과 거의 동일함을 유추할 수 있다. 결론적으로 낙동강 하구 퇴적물은 조립하고 염분이 15 psu 이상으로, 새섬매자기 생육에 불리한 환경이 유지되고 있음을 유추할 수 있다. 낙동강 염분 상승은 낙동강 하구둑 방류량의 감소가 원인으로 판단되며, 낙동강 하구 염분 상승이 새섬매 자기 생산량의 점진적 감소에 영향을 주었을 것으로 보인다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
서울시에서 실시간 신호제어를 위해 개발하였던 COSMOS 시스템은 도로의 교통상황을 판단하여 신호운영을 시행하도록 설계되었다. 하지만 COSMOS 시스템에서 사용하고 있는 정지선 검지기나 대기길이 검지기의 경우 도로의 과포화상황을 정확하게 판단하지 못해 신호운영의 효율성이 떨어지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 정지선 검지기, 대기길이 검지기 체계에서 벗어나 서울시 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 통행속도를 산출하였으며 또한 본 연구와 같이 진행한 "GPS 데이터를 이용한 대기행렬 길이 산출에 관한 연구"에서 산출한 대기행렬 길이를 기반으로 도로의 혼잡상황 판단 알고리즘을 수립하였다. 이를 도로의 혼잡상황이 지속적으로 나타나는 국기원 입구 ${\rightarrow}$ 강남역 사거리, 역삼역 사거리 ${\rightarrow}$ 국기원 입구로 구성된 실제 네트워크에 적용하여 실제 교통상황을 반영하고 있는지를 확인해 보았다.
본고는 위기 이전 우리나라의 상위 재벌기업이 과연 정부의 암묵적 투자손실보전(implicit loss-protection)에 기인하여 위험이 큰 사업에 과다하게 투자하였는가를 실증적으로 규명하여 보고자 하였다. 본고는 먼저 이론적 모형을 통하여 한 경제에 투자손실보전에 대한 기대하에서 투자를 한 기업과 그렇지 않은 기업이 공존할 때, 전자는 후자에 비하여 1) 투자를 많이 하게 될 뿐 아니라, 2) 불확실성의 증가에 대하여 투자를 더욱 늘릴 유인이 존재한다는 것을 보여주었다. 본고는 실증분석에서는 우리나라 상장기업(제조업 및 전산업)의 투자함수를 1992년~97년 기간에 대해 매출액 가속도모형(sales accelerator model)을 이용하여 추정한 결과, 투자손실보전에 대한 기대가 투자결정시 가장 중요하게 작용하였을 것으로 선험적으로 판단되는 5대 재벌기업과 이러한 기대가 가장 작았을 것으로 판단되는 독립기업간에 이론적으로 예상되었던 차이가 관찰되었다. 먼저 전체표본기업에 대한 분석(pooled regressions)에서는 5대 재벌기업은 여타기업에 비하여 매출액의 시차분포와 같은 통상적인 투자의 결정요인으로 설명될 수 없는 높은 투자수준의 차이가 두 그룹간 미래 수익성 전망의 차이, 유동성제약의 정도에 있어서의 차이, 기업규모에서의 차이 등에 기인할 가능성은 작은 것으로 나타났다. 한편 그룹별 분석(regressions by group)에서 5대 재벌기업은 수익률의 불확실성이 증가할 때 오히려 투자를 늘리는 것으로 관찰되었는데, 이는 여타기업에서 불확실성의 계수가 유의하지는 않지만 음수로 추정된 것과는 대조적이었다. 위의 결과는 과거 우리나라의 상위 재벌기업들이 재벌의 부도를 정부가 정치 경제적으로 수용하기 어려울 것이라는 대마불사(大馬不死)의 기대하에 고위험사업에 과다하게 투자하였다는 주장을 뒷받침한다고 판단된다. 향후 유사한 문제의 재발 방지를 위해서는 투자결과에 대한 책임을 투자자인 기업이 져야 함을 철저히 인식하도록 제도 및 관행상 개선노력이 필요하다고 판단되며, 특히 부실기업정리과정에서 부실에 대한 책임을 투자자가 지는 선례(先例)를 확립해 나가는 것이 무엇보다 중요할 것이다.
최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
기후변화로 인해 전지구적인 이상기후현상이 빈번하게 발생하고 있으며 지구온도와 해수면상승과 더불어 강우패턴의 변화가 세계적인 문제로 대두되고 있다. 특히 아세안 국가의 경우 태풍 및 집중호우에 대한 침수피해의 빈발로 2,000만명 이상이 피해를 입은 것으로 나타났다. 이러한 윈인으로는 자연재해에 의한 인명 및 재산피해관련 대응기술의 개발 및 대응조직의 전문성이 미흡하다는 것이 가장 큰 원인으로 제시되고 있다. 이에 많은 국가 및 기관에서 재난 대응 기술을 ODA사업을 통해 지원하고 있다. 우리나라에서도 지속적인 ODA사업으로 재난 대응 기술, 그 중에서도 홍수대응 기술을 적극적으로 보급하고 있다. 본 연구에서는 ASEAN국가 현지 맞춤형 인공지능 하천수위예측 모형을 개발하여 ASEAN국가의 홍수대응 능력을 향상시키고자 하였다. 연구대상으로는 관측데이터의 수집이 용이하고 양질의 관측자료를 장기간 확보할 수 있는 필리핀의 Montalban 관측소를 대상으로 하였다. Montalban 수위관측소는 마닐라를 관통하는 마리키나 강의 상류에 위치하고 있다. 주변에는 상류쪽에 Mt. Oro 강우관측소가 있으며 해당 관측소의 강우자료와 Montalban 관측소의 수위자료를 입력자료로 활용하여 최대 3시간까지 수위를 예측하였다. 예측수위에 대한 적합도 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)를 사용하였으며 2시간 예측까지는 0.8이상의 유의미한 결과를 나타내 홍수예보에 활용할 수 있을 것으로 판단되나, 3시간 예측결과는 홍수예보에 활용하기 어려운 것으로 판단하였다. 이는 Mt. Oro관측소에 내린 강우가 Montalban 관측소에 도달하기까지 소요되는 시간이 3시간 이내이기 때문으로 판단된다. 관측소의 수위자료와 상류에 위치한 강우관측소의 장기간 고품질의 관측자료가 존재한다면 높은 정확도의 예측결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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