일반적으로 유역의 대표단위도 산정에는 적용의 간편성을 이유로 수평직선분리법을 주로 사용하여 왔으며 이를 단기호우사상에 대한 모의에 적용해 왔다. 그러나 수평직선분리법에 의한 기저유량의 산출은 연구자의 주관성이 반영될 수 있는 가능성이 다분하며 총유출에 대한 기저유출의 기여가 상대적으로 크게 되는 장기유출모의에 대해서는 그 신뢰도가 떨어진다고 할 수 있다. 따라서 장기유출모의에서는 신뢰성있는 기저유출분리를 통한 합리적인 대표단위도를 유도하는 것이 필요하다. 또한 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 USGS(U.S GEOLOGICAL SURVEY)에서 개발한 기저유출분리 프로그램인 PART(stream flow Partitioning)를 이용하여 기저유출을 분리하고 Nash 모형을 이용하여 유역의 대표단위도를 유도했으며 검증을 위해 강우-유출 모형인 HEC-HMS에 유도된 대표단위도와 합성단위도를 적용하여 실제유출량에 대한 통계분석을 실시하였다. 그 결과 Nash모형의 매개변수를 n은 6.4, K는 0.33으로 산정할 수 있었고, PART에 의해 기저유출을 분리하여 유도된 단위도가 수평직선분리법에 의해 유도된 대표단위도 보다 장기유출모의에서 더 우수한 결과를 보였다. 또한 실측유출량과 모의유출량의 첨두값에 대한 오차도 PART에 의한 방법이 더 작음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 댐 운영 전과 후의 유출 특성 변화를 평가하는 데 베이지안 기법을 이용하였다. ROM과 같은 댐 운영은 자연유량(유입량)에 대해 주어진 방법을 적용하여 수행하는 일종의 조정(수정) 과정이다. 이 과정은 무작위 변량에 해당하는 유입량을 대상으로 하며, 그 과정의 결과로 역시 유출량이라는 무작위 변량이 생성된다. 기 확정된 또는 고정된 조정(수정) 과정은 일정한 함수로 표현 가능하다. 결과적으로 이 과정은 사전확률에 우도함수를 적용하여 사후확률을 유도하는 것과 같다. 즉, 베이지안 기법의 적용과정과 다르지 않다. ROM으로는 일정률, 일정량, 일정률-일정량 ROM(Rigid ROM) 세 가지를 고려하였다. 각 ROM별 방류 특성을 고려하여 우도함수를 결정하면, 베이지안 기법을 적용하여 사후분포, 즉, 방률량의 분포함수를 유도할 수 있다. 베이지안 기법을 적용하여 유도된 결과는 ROM을 적용하여 직접 모의한 결과와 비교함으로써 검증된다. 본 연구에서는 대상 댐으로 안동댐을 선정하였으며, 안동댐에서 관측된 2010년부터 2019년까지의 10년치 유입량 자료를 이용하였다. 즉, 2010년부터 2019년까지의 안동댐 유입량 자료는 댐 운영 이전의 유출특성을 대변하고, 모의된 유출량은 댐 운영 이후의 유출특성을 대변한다.
본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.
지구 환경문제의 하나인 오존충의 파괴는 지구상에 분포되어있는 자외선량을 증가시키는 외에 지금까지 지상에 도달하지 않았던 단파장역의 자외선량의 증가를 초래하여, 이것에 피부암, 백내장등의 발병율 증가등의 건강 피해가 염려된다. 이들 발병기전은 아직 확실치 않으나 에너지가 큰 단파영역의 자외선에 폭로되면 세포내의 물분자의 이온화에 기인되어 발생하는 활성산소종이 막지질, 핵산. 단백질등에 산화적 손상을 가져와 이것에 돌연변이, 세포사를 초래하는 것이 그 원인의 하나라고 생각된다. 본 연구는 자외선 중 UVB의 조사로 인한 장해와 유도단백질을 찾아내어, 자외선의 유해성을 밝히는데 목적을 두었다. UVB를 농도별로 1회 hairless mouse에게 조사하여, 경시적으로 피부를 채취하여, UVB 조사로 인해 유도되는 단백질을 2차 전기영동법을 이용해 관찰하고. 유도단백질이 HSP인지를 면역염색을 통해 밝히고, 유도된 단백질을 protein sequence를 하여, 어떤 단백질인지 밝혔다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.166-175
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1995
내부적 독립성 가설에 대해 전통적인 우도비원리 하에서 나온 검정통계량과 합교원리하에서 나온 검정통계량들에 대한 자료분석적인 측면에서의 대안으로서 기하적 관점에서 유래된 하나의 heuristic 검정통계량이 제안된다. 아울러 기존 검정통계량들의 기하적 의미들도 살펴보았다. 나아가 제안된 검정통계량의 특성 및 점근분포를 유도하였으며, 모의 실험을 통하여 기존 검정통계량들과의 검정력을 비교한다.
본고에서는 열유도 적외선 열화상 기법의 원리와 응용에 있어 기초적인 개념, 특정 상태량 및 실험적 기법에 대하여 소개하도록 한다. 유도 열화상 기법에 적용되는 유도 주파수의 범위는 1500 Hz ~ 52 MHz이며 강자성 강재 단조 부품의 표면결함 검출에 사용되어진다. 균열 검출 감도는 자분탐상기법과 유사하나 필요한 경우 유도 주파수를 낮춤으로서 강재에 숨겨진 결함을 검출할 수 있다. 탄소섬유강화폴리머(CFRP)에서는 섬유 결함을 검출하며, 실리콘 태양 전지에서는 양호한 열적 콘트라스트와 함께 균열을 검출한다. 유도 열화상 기법의 향 후 대표적인 활용분야로는 레일 및 휠과 같은 철도 구성요소에서의 결함 탐상이 있다[1].
강우로 인해 발생하는 하천의 홍수량 결정은 수공구조물의 최적설계 및 효율적 관리를 위해 매우 중요하다. 우리나라에서는 주로 강우-유출 해석을 동해 홍수량을 결정하고 있다. 강우-유출 해석을 위해서는 단위도가 필요하고, 단위도를 유도하기 위해서는 장기간의 과거 강우기록 및 유량의 실측자료가 필요하다. 하지만, 그간 우리나라에서는 과거 수문자료의 부족 및 수위관측소의 부재 등의 이유로 미계측 유역에서 사용하는 방법인 Snyder 합성단위도법, SCS 무차원 합성단위도법, Clark 단위도 방법을 주로 사용하였다. 그러나 이와 같은 방법들은 외국에서 유도된 공식이기 때문에 국내 적용에 어려움이 많으며, 유역 특성에 따라서도 차이를 보이고 있다. 최근 양질의 강우-유출사상 측정 자료가 많아져서 단위도를 직접 유도할 수 있는 여건이 구축되었다. 이에 본 연구에서는 국내 유출특성을 적용할 수 있도록 42개 지점의 강우-유출 실측자료를 이용하여 각 유역별 단위도를 작성하고 무차원단위도의 유도를 통해 평균값을 도출하였다. 평균 무차원단위도의 유도 결과를 국내 유역의 실측치와 비교를 통해 적용성을 확인하였으며, 국내 유역의 강우-유출관계를 반영하는 성과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 유도된 무차원단위도는 추후 우리나라 각종 유역에 대한 검증을 통해 대표적인 무차원단위도로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.43-53
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1998
본 연구에서는 승법 시계열모형에 있어서 계절성 존재에 대한 대표본 검정통계량으로 서 Wald, 우도비, Rao 통계량을 제안했다. 그리고 세 통계량의 극한분포를 유도하였다. 모의실험을 통하여 세 검정통계량의 경험적 유의수준과 극한분포를 구하고, 세 검정통계량의 검정력을 비교하였다.
3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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