우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.
사회과학분야에서 인자분석을 실시하는 경우 제1인자의 사전정의는 연구대상분야에서의 확립된 지식 또는 전제에 의해 나온다. 예컨대 고등학교 학생들을 대상으로 국어, 영어, 수학, 사회, 과학 등의 과목성적을 측정하여 인자분석을 하는 경우 사전적으로 제 1인자를 이 과목들의 단순평균에 의해 생성되는 일반지능으로 정의하는 것이 자연스럽다. 즉 다양한 사회과학분야에서 인지분석을 행함에 있어 선행 연구나 연구자의 사전지식 또는 가설 등에 의해 제1인자를 전제하는 경우 후속되는 나머지 인자를 자료에서 찾아냄으로써 인자분석을 완성하고자 하는 것이 본 연구의 기본 내용이다.
토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 로버스트 파라미터(robust parameter) 설계에서 다특성(multiple quality characteristics)인 경우 제어인자의 동시 최적화 조건을 찾는 방안으로 인자분석(factor analysis)에 의한 최적화 방안을 제시한다. 또한 하나의 사례를 들어 제안한 방안과 기존의 방안을 비교 연구하였다.
목적: N-13 암모니아 PET 동적영상에 포함된 순수 한 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수를 추출하며 각 조직 인자영상을 생성하는 인자분석 방법을 개발하고자 하였다. 또한 인자분석 방법으로 추출된 입력함수와 조직함수를 사용하여 혈류량을 측정하여 구현한 인자분석 방법의 정확도와 유용성을 고찰하였다. 대상 및 방법: 다섯 명의 관상동맥질환 환자에 20 mCi N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, 23분간 26프레임의 PET 동적영상을 얻었다. 인자분석을 수행하기 위해 첫째, N-13 암모니아 PET 동적영상을 3차원 행렬화 한 후, 부분영상을 추출하여 딕셀을 생성, 규격화하였다. 두 번째 주 대각성분분석 단계에서는 공분산행렬을 계산하여 인자부하량을 구하며, 세 번째 단계에서는 인자부하량이 양의 구속조건을 만족할 때까지 인자함수를 사갈 회전시켰다. 네 번째 단계에서는 인자영상과 시간-방사능 곡선을 추출하였다. 인자분석 방법의 효율성과 정확성을 검증하고자 인자분석과 관심영역설정 방법으로 구한 혈액풀 입력함수의 곡선 아래 면적을 비교하고, 두 가지 방법으로 구한 입력함수와 조직함수를 이용하여 심근 혈류량을 측정하여 선형 회귀분석하였다. 결과: 관심영역 설정 방법과 개발된 인자분석 방법을 이용하여 구한 혈액풀 입력함수의 $0{\sim}1$분 사이의 평균 곡선 아래 면적 비는 1.02, $0{\sim}2$분 사이는 0.98, $1{\sim}2$분 사이는 0.86이었다. 또한 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 입력함수와 관심영역 설정 방법으로 얻은 조직함수로 구한 심근 혈류량의 선형 회귀곡선 기울기는 0.91, 상관계수는 0.82로 서로 잘 일치하였다. 결론: N-13 암모니아 PET 동적영상을 인자분석 하는 방법을 구현하여 각 조직 인자영상과 이에 대응하는 시간-방사능 곡선을 추출하였으며, 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 혈액풀 입력함수가 서로 잘 일치됨을 검증하였다. 또한, 인자분석 방법과 관심영역 설정방법으로 얻은 시간-방사능 곡선으로 구한 심근 혈류량 값들이 서로 좋은 상관관계를 나타내는 것으로 관찰되어 인자분석 방법으로 추출된 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수가 순수한 생리적 함수들과 잘 일치된다고 판단할 수 있었다. 그러므로 N-13 암모니아 PET과 인자분석 방법을 이용하면 혈액 채취, 관심영역 설정, 흘러넘침 보정없이 심근 혈류량을 비침습적으로 간단하고 정확하게 정량화 할 수 있다.
XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Java 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 필요한 인자들을 제안하였다. 이러한 인자들을 추출하기 위해 Java 프로그램을 분석하여 객체지향 설계 척도 값들을 계산하고 통계적 분석을 수행하였다. 그 결과 기존의 연구에서 발견되었던 클래스의 크기 인자 외에도 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스 및 상속 계층의 깊이가 주요 인자임이 파악되었다. 클래스의 크기 척도로 분류되었던 자식 클래스의 수는 다른 크기 척도들과 다른 성질을 가진다는 것을 발견하였다. 또한 프로그램의 크기가 커지고 결합도가 높아질수록 응집도가 떨어진다는 것을 입증하였다. 그리고 인자 분석을 바탕으로 인간의 인지 능력과 인자의 상관관계를 고려한 가중치를 적용하기 위해 인자별로 회귀분석을 수행하였다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 두 그룹에 대한 교차 검증 결과 회귀식이 높은 신뢰도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 인자들을 이용하는 경우 Java 프로그램의 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도로 사용할 수 있다.
강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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