본 연구에서는 강우시 발생되는 비점오염원의 모니터링시 측정되는 강우자료와 유출자료, 수질 자료에 대한 효율적이고 신뢰성 있는 자료관리시스템을 제안하고자 한다. 비점오염 모니터링 자료관리시스템(NP-DAQ, Nonpoint-Data Quality Assessment)의 구성요소는 크게 다음과 같은 세가지로 이루어진다. 비점오염원 분석이 요구되는 유역에서의 모니터링 유무 및 실시간 측정 장치의 유무를 확인하는 전처리단계, 선행무강우시간 및 강우지속시간, 강우강도를 평가하고 수질 측정 간격과 유출 수문곡선을 평가하는 품질관리 단계, 측정된 자료의 이상치 분석과 유출모형의 입력자료를 생성하는 후 처리 단계로 나눌수 있다. 본 연구의 적용 대상 자료는 낙동강수계 환경기초조사사업으로 수집된 비점오염원 모니터링에 대한 자료를 사용하였으며 측정된 자료는 지목별 지역별 특성에 따라 분류하여 자료관리시스템에 적용하여 분석하였다. 따라서 비점오염원 모니터링 결과 얻어진 강우 및 유출, 수질 자료를 대상으로 하여 자료의 신뢰성 평가 및 불확실성을 평가하여 보다 정확한 오염물질 유출 특성을 분석하는데 기초가 되는 시스템을 구축하고자 한다.
현재 국내에는 수문자료 품질등급 및 품질관리 방법에 대한 기준과 인력 예산 시스템의 부재로 인해 수문자료 품질관리에 대한 지속적인 수행이 미흡한 실정이다. 이에 국토해양부에서는 국가 차원에서의 일관성 있는 수문자료 품질관리 기준을 제시하고, 현업에서 활용 가능한 시스템을 구축하기 위해 2007년 한강 수계를 대상으로 관측소별 품질관리 기준을 설정하고, 국가 수문자료 품질관리시스템 구축(I)을 추진하였다. 본 연구에서는 그 두 번째 단계인 낙동강 수계를 대상으로 하여 수문관측소의 기존 수문자료를 수집하여 자료 특성을 분석하고 지점별 자동 품질관리 기준을 설정하였다. 또한, 1차에서 구축한 우량 및 수위 자료의 품질관리에서 유량자료 품질관리를 추가하여 유량자료 품질관리의 절차와 자료 생성단계별 품질관리 수행에 대한방안을 수립하였다. 또한, 현업에서 적용이 가능하도록 수위 일치성 검토, 수위-유량관계곡선식 검토 및 유량환산 후의 상 하류 유량 비교 분석을 하여 과정의 적절성 등을 판단할 수 있는 지원 프로그램을 개발하였다. 이를 통해 수문자료에 대한 일상적인 품질관리가 가능하고 신뢰도 높은 수문자료 제공으로 인해 관련 분야의 정확도를 제고할 수 있으리라 사료된다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
본 연구의 목적은 음악자료 중 특히 서지제어의 범위에서 크게 벗어나 있는 악보자료의 서지제어활동에 관한 연구를 통해, 악보자료 서지제어의 중요성을 인식하고 우리의 완전한 악보자료 서지제어의 토대를 마련하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 악보자료의 유형을 비롯 악보자료의 생산 및 유통과정과 악보자료의 발간현황에 대해 살펴보았다. 또한 악보자료 서지제어의 발달과정을 살펴본 후, 악보자료의 서지제어에 대해 국가서지를 비롯한 각종 서지와 국제적인 활동을 조사하였다. 그리고 우리나라 악보자료 서지제어상의 과제로서 악보자료 서지제어의 필요성 인식, 법적.제도적 장치의 마련, 서지제어기구의 구성, 음악국가도서관의 설립과 주제국가 서지 발간, 표준서지기술의 준수, 국제협력활동에의 참여 및 관련기관의 협력 등을 제안하였다.
현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.
본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더 자료와 지상강우 자료를 이용하여 분포형 홍수유출모의를 실시하였다. $Vflo^{TM}$모형을 구성하기 위해서 GIS 지형공간 자료가 사용하였다. 유역의 하천 배수망과 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 250m 격자 크기의 DEM을 사용하였다. 본 연구에서는 2006년 7월 14일부터 2006년 7월 17일까지의 관측 레이더 강우자료(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정된 레이더 강우자료, 지상 강우량자료를 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$모형에 입력하여 관측 유출량과 비교함으로써 기상청레이더 자료와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 자료의 수문모형의 입력 자료로써의 타당성을 비교하고자 하였다. 광덕산 레이더 강우의 경우 관측치보다 상당히 과소 추정되는 모습을 보여주었고, 지상강우와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 강우의 경우 실제 관측치와 비슷한 유출을 나타내었지만, 조건부 합성기법(Kim, 2008)을 이용하여 레이더강우와 지상강우를 합성한 보정 레이더 강우자료가 가장 좋은 결과를 보여주었다. 이를 통해 기상레이더 강우자료와 지상강우자료를 합성할 경우 충분히 레이더 강우를 이용하여 홍수모형의 입력자료로써 수문학적 활용성이 있음을 확인하였다.
최근 정보화 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보들이 집적되고 있으며, 다양한 분야에서 집적된 자료의 활용성에 대한 관심이 보이고 있다. 특히, 수자원분야에서는 ADCP와 같은 최신 계측기법으로 확보되고 있는 방대한 양의 하천의 유속 및 하상 등의 자료를 수집, 저장, 처리, 검색하고자 하는 요구가 증가하고 있다. ADCP를 이용하여 유속을 계측할 경우, 재래식 계측 방법인 봉부자를 이용한 방법, 프로펠러유속계를 이용하는 방법에 비해 빠르고 정밀한 자료를 수집할 수 있는 장점이 있지만 계측자료의 양이 방대해짐에 따라 자료의 저장, 관리와 처리가 힘든 단점이 있어 ADCP를 이용한 자료의 저장 및 관리 처리를 자동화하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있다.이러한 상황에 맞춰 수자원 발전을 위한 미국 대학 협력단체인 CUAHSI(Consortium of University for the Advancement of Hydrologic Science)에서는 수자원정보화시스템(Hydrologic Information System; HIS)의 구축하기 위해 표준화된 수자원 관측자료 데이터베이스 구조인 ODM(Observation Data Model)을 개발한 바 있다. 최근에는 하천 단면과 같은 하천 측정자료를 송수신할 경우 사용할 수 있는 표준 자료 프로토콜인 RiverML을 개발하여 Beta 버전을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천 자료 및 모형의 공유를 목적으로 HydroShare의 일환인 수자원 관측자료 중 하천자료의 전송용 언어인 RiverML과 하천의 시공간적 수리동역학적 자료 구조인 Arc River를 기반으로 ADCP의 계측자료를 RiverML로 변환하는 기술과 변환된 결과를 토대로 2차원 및 3차원으로 표출하는 GIS기반 소프트웨어를 개발하였다.
일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 인터넷 자료의 신뢰성을 검토한 후 브랜드가치를 평가하는 새로운 접근 방법으로 브랜드파워 지수를 개발함으로써 인터넷으로부터 수집된 자료의 활용 방안을 검토해 보는 것이다. 브랜드파워 지수의 개발에 필요한 자료로 인터넷 사이트의 브랜드주가 자료와 인터넷조사 자료를 이용하였다. 브랜드주가 자료와 실증시의 주가 자료와의 상관관계를 검토하여 자료의 신뢰성을 확인하고 인터넷조사의 결과를 결합하여 상대적 개념의 브랜드파워 지수를 산출하여 브랜드 가치를 평가해 보았다.
이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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