본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.
사업의 상세설계 정보 획득이 어려워 개략적으로 투자비산정 시에 적용하는 개략산정 기법은 주로 과거의 경험자료를 활용하며, 이 과거 자료를 현재가격으로 전환시킬 때 원가지수법을 적용한다. 그러나 현실적으로 데이터 부족, 복잡한 물가조정방법 등으로 1회성으로 활용하거나 거의 적용하지 않는다. 본 논문에서는 물가조정을 복잡하게 계산하고 있는 고속철도 열차제어설비를 적정 물가지수를 활용하여 단순화된 원가지수로 개략적인 투자비를 산정 할 수 있는 표준적 과정을 제시한다. 또한 그 결과물은 향후 해당설비의 개략산정에 쉽게 활용할 수 있으며, 유사 설비의 실적자료 DB구축 및 전산모델화 하기 위한 기본적인 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R2)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.
수영천의 식물상은 모두 38과 68속 82분류군으로 조사되었는데 수영천 본류에서는 75분류군, 온천천에서는 42분류군으로 조사되어 온천천보다는 수영천 본류에서 많은 다양한 종이 출현하였다. 수영천에서 조사된 식물 82종류중 국화과(Compositae) 식물이 10속 14종(17.1%)으로 가장 많이 조사되었고 다음으로 화본과(Gramineae) 식물이 5속 6종(7.3%), 마디풀과 (Pologonaceae) 식물이 2속 5종, 십자화과(Cruciferae) 식물이 5속 5종, 콩과(Leguminosae) 식물이 5속 5종으로 각 6.1%를 차지하으며 기타 41속 47종(57.3%)으로 조사되었는데 다른 하천변 식물의 출현양상과도 유사함을 보였다. 또한 조사된 식물 중 대부분은 수영천 본류의 하천변에서 성장하고 있었으며 온천천에서는 꽃창포(Iris ensatra)를 비롯한 7분류군이 식재되어 외관상 보기에 좋도록 조성되어져 있었고 돼지풀(Ambrosia artemisiifolia var. elatior)을 비롯한 12분류군의 귀화식물이 대부분 온천천에서 자라고 있었다. 도시화의 척도로서 이용되는 도시화 지수(UI)는 수영천 본류에서 25.3%, 온천천에서 28.6%로 다른 하천변의 도시화 지수보다 높게 조사되었다.
본 연구에서는 한국주식시장의 대표적 주가지수인 KOSPI 200 진입기업과 제외기업의 주가 행태에 어떤 변화가 있는지를 분석하였다. 1994년 6월 이후부터 1999년 정기변경때까지의 기간에 KOSPI 200에 새로 진입한 종목과 제외된 종목을 검증표본으로 하고 이와 유사한 특성을 가지는 기업들을 대응표본으로 삼아 두 집단간에 나타나는 비정상수익률 및 누적비정상수익률의 특성과 비정상수익률과 비정상거래량간의 관계를 비교 분석하였다. 사건일의 비정상수익률과 사건기간동안의 누적비정상수익룰에 대한 분석결과는 KOSPI 200에 새로 포함되거나 제외되는 종목의 주가행태에 뚜렷한 변화가 있다는 결과를 보여주지는 못하고 있다. 그러나 일부 표본의 분석결과는 KOSPI 200에 새로 진입하거나 제외되는 정보가 공시일 이전에 시장에 반영되는 모습을 보여주며, 외환위기 이후기간에 발생한 정기변경진입종목에 나타난 주가행태 변화와 주가변동과 거래량 변동간의 관계는 일부 가격압박가설로 설명될 수 있음을 보여준다. 그러나 본 연구의 분석결과는 지수 신규편입 종목들이 펀드에 신규로 편입되는 과정에서 거래량이 증가해 초과수익이 발생한다는 기존의 가격압박가설의 내용을 충분히 지지하지는 못하고 있다.
파 중 선박 조종운동시험을 위하여 선박해양플랜트연구소 공학수조 내 자유항주시험 시스템을 구성하였다. 모형선 내에 제어계측 장비와 PC를 탑재하고 육상 관제 PC에서 원격 통제, 모니터링하며, 레이저 추적 방식으로 모형선 실시간 위치를 계측하였다. 준비된 시스템으로 KVLCC2 1/100 축소모형선의 규칙파 중 선회시험을 수행하였다. 파 중 선회성능은 초반의 전진거리, 전술직경, 정상선회 시의 궤적밀림 거리, 각도 등으로 지수화할 수 있다. 각 지수를 추출하여 분석하였고, 동일한 파장 조건에 대한 궤적밀림 경향은 유사함을 보였다.
본 연구에서는 항만 및 어항시설의 내진설?준서에서 채택하고 있는 수정 Seed와 Idriss 방법을 이용하여 액상화 평가를 수행하고 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)와 등가 액상화 안전율(FE)을 이용하여 액상화 가능성에 대한 구역도를 작성하였다. 이 두결과가 유사한 것으로 나타나 등가 액상화 안전율의 적합성을 확인하였다 국내 연안의 두지역에 대하여 Hachinohe 지진기록과 Ofunato 지진기록을 이용한 액상화 가능성 구역도를 FE를 이용하여 작성한 후 비교한 결과 Hachinohe 지진기록에 의한 액상화 가능성 구역도가 더 과소평가되는 경향을 보이는 것으로 나타났다 또한 FE는 안전율의 형태로 표현되었기 때문에 구역도 작성과 해석에 편의 성을 제공하였다.
경남의 대표적 습지인 주남습지를 구성하는 주남저수지, 동판저수지, 산남저수지와 인근의 인공 연꽃단지에서 2010년 5월부터 10월까지 육상 곤충상을 조사하고 군집특성을 분석하였다. 네 곳에서 총 12목 85과 268종, 5,730개체가 조사되었다. 조사된 종 수는 딱정벌레목 63종, 나비목 60종, 노린재목 37종 순이었다. 총 조사된 곤충 수에 대한 목별 개체수의 비율은 딱정벌레목 25.9%, 잠자리목 22.3%, 나비목과 메뚜기목이 각각 15.4%와 12.7% 이었다. 조사 저수지별로는 주남저수지에서 175종, 동판저수지에서 197종, 산남저수지에서 154종이 조사되어 비슷한 양상을 보였으나 인공 연꽃단지에서는 86종이 조사되었다. 조사된 4곳의 곤충상을 요약하면 딱정벌레목에서는 일본잎벌레, 잠자리목에서는 고추잠자리, 나비목에서는 네발나비가 우점종이었다. 조사 전(全) 기간에 대한 종다양성 지수를 분석한 결과, 우점도 지수는 인공 연꽃단지가 0.25로 가장 높았고 주남저수지가 0.08로 가장 낮았다. 다양도 지수는 주남저수지가 4.48, 동판저수지가 4.44, 산남저수지가 4.28, 인공 연꽃단지가 3.87로 모두 높은 편이었다. 각 습지의 곤충상 유사도를 분석한 결과 주남저수지와 동판저수지의 유사도가 0.96으로 가장 높았으며, 세 곳 저수지와 인공 연꽃단지의 유사도는 0.45~0.53으로 낮은 편이었다.
시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.
본 연구는 온실에 작용하는 풍하중 산정을 위한 설계 풍속을 결정하는데 필요한 자료를 제공하기 위하여 10m 이하 높이에서의 풍속을 측정하여 풍속고도분포지수를 산정하고 변화를 분석하였다. 고도에 따른 풍속분포함수를 결정하기 위한 풍속고도분포지수를 계산하기 위해서는 $5m{\cdot}s^{-1}$ 이상의 풍속을 사용하는 것이 타당하다고 판단된다. 농촌 개활지인 부안지역의 고도에 따른 풍속변화는 지표면으로부터 풍속이 지수함수로 증가하는 우리나라의 RDC 기준과 일본의 JGHA 기준과 잘 일치하였고 풍속고도분포지수도 0.26으로 기준들에서 제시된 0.25와 거의 동일한 값을 나타내었다. 반면 군위지역의 경우는 풍속고도분포지수가 0.06으로 산정되어 지표면조도가 클수록 풍속고도분포지수가 증가하는 일반적인 변화 경향과는 반대로 나타났다. 이는 타워가 주변지대보다 약 2m 가량 더 높은 위치에 설치되었기 때문에 유선의 급격한 변화에 의한 것으로 판단된다. 따라서 일반적으로 농촌 개활지에 설치되는 온실의 설계를 위해 적용할 풍속고도분포로는 우리나라의 RDC기준과 일본의 JGHA기준에서 제시한 풍속고도분포가 가장 타당한 것으로 사료된다. 부안의 경우 오전 7시 경부터 풍속고도 분포지수가 감소하다가 오후 3시경에 최소가 된 후 다시 증가하여 24시경에 일정해지는 것으로 나타나 시간에 따른 풍속고도분포지수의 일반적인 변화경향과 잘 일치하였다. 부안지역은 형상변수가 1.51로 나타나 간척지인 부안지역의 풍속특성이 제주도 연안지역과 유사한 풍속특성을 가지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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