도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.
오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.
본 연구는 이미지 데이터에 대한 예측 모형으로 뛰어난 성능을 보여온 convolutional neural networks (CNN) 모형을 이용하여 서울 아파트 가격의 예측과 서울 각 지역 아파트들의 가격결정요인들을 연구한다. 이를 위해 강, 녹지, 고도와 같은 자연환경요인, 버스정류장, 지하철역, 상권, 학교 등과 같은 기반시설요소, 일자리수, 범죄율 등의 사회경제요소들을 설명변수로 고려하고, CNN 모형이 이미지 데이터에 좋은 성능을 보여온 것을 기반으로 이 설명변수들의 값들을 CNN 모형 입력층으로써 이미지 채널의 픽셀값과 같은 역할을 하도록 변환하여 아파트 가격의 예측과 가격결정요인에 대한 해석을 시도한다. 덧붙여 본 연구에서 사용된 CNN 모형은 자연환경요인과 기반시설요인 변수들을 각 아파트를 중심으로 하는 각 입력층의 채널에 이진의 이미지로 표현함으로써 각 아파트의 공간적인 특성을 고려할 수 있다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
본 논문에서 활용한 유전적 알고리즘(GA)은 격자형 인구분포자료를 기반으로 인구추정 모형을 구축하는 데 적용되고 있는 일종의 인구표면모형 중 하나이다. 본 연구는 신도시 개발 등이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 대상지로 하여 격자형 인구분포자료를 구축하고 도시환경변수를 이용해 GA 인구설명 모형을 추정하였다. 분석결과 기반시설, 지역공공서비스시설 등은 이미 동부권내에 공간적으로 균등 분포하는 관계로 설명력이 없는 것으로 나타난 반면 표고, 경사 등의 자연환경변수와 개발촉진 및 규제 관련 용도지역지구 등의 변수에 대해서는 매우 설득력 있는 계수 값들이 도출되었다. 결과적으로 본 연구에서 활용한 GA모형은 적자생존의 유전학적 원리를 기반으로한 매우 직관적이고 학제적인 적정해 탐색 기법 중 하나임을 확인할 수 있었다.
지형구조가 복잡한 자연하천에서의 오염물질의 혼합과 이송 현상을 해석하기 위해 개발된 1차원 저장대 모형은 1970년대에 처음으로 제시된 이후 하천 내 오염물질의 정체 현상의 정확한 분석을 목적으로 다양한 형태로 개선되어 왔으며, 지난 수년간 지표수 및 지하수 분야에서 오염물질의 거동 및 체류시간을 예측하는 도구로써 활발히 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 1차원 저장대 모형은 복잡한 자연하천의 혼합 기작을 제한된 매개변수를 통해 단순화하기 때문에 아직 해결되지 않은 숙제가 남아 있다. 본 리뷰 논문에서는 현재까지 개발된 저장대 모형의 장·단점을 설명하고, 모형의 구조적, 비구조적 불확실성에 대한 문제를 제기하고, 이를 극복하기 위해 필요한 연구의 방향성을 제시하였다. 본 연구 결과, 지속적인 정체시간분포 모델링에 대한 개선, 동수역학 해석 모형과 저장대 모형과의 결합, 그리고 추적자 실험 자료 수집 과정에서 불확도 개선을 통해 저장대 모형의 정확도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있다. 모형의 복잡성을 증가시켜 정확도를 강화하는 방안은 지양하여야 하며, 모형 매개변수를 통한 하천의 정체특성 해석에는 수리·지형학적 근거와 추적자 실험 자료와 매개변수 추정 방식의 신뢰성이 함께 제시되어야 한다. 본 연구의 분석 결과와 제언은 저장대 모형을 통한 정밀한 하천 혼합 해석의 향후 연구에 토대가 될 것으로 기대한다.
급격한 기상이변과 자연현상의 변화에 의해 자연재해가 발생하며, 이러한 변화로 인해 전 세계적으로 환경뿐만 아니라 방재의 중요성 또한 대두되고 있으나, 강우 강도의 예측 분야에서는 여유추정시간의 차이로 인해 방재현상에 대한 구체적인 협력을 하지 못했던 것이 사실이다. 현재 가장 많이 사용하고 있는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료는 여유추정시간이 3시간에서 4시간 사이의 단기 예측만을 가능하게 한다. 본 연구에서는 이의 개선을 위하여 청미천 유역을 대상으로 GIS를 이용하여 CN value를 추출하고, 지역 강우 모형인 Weather Research Forecast(WRF) - Advanced Research WRF(ARW)를 통하여 모의한 강우자료에 대하여 과거 같은 기간의 강우자료와 비교 검증한 후 지역 강우 모형을 통하여 모의한 자료를 HEC-HMS의 Input자료로 활용하여 지역 유출량을 산정한다. 또한 유역의 지표면 유출 모의를 통하여 강우-유출현상과 수리-수문학적 과정을 상호 연결하고, 강우에 의한 유역 지표면에서의 유출을 도출하며, 최적화된 매개변수들의 조합을 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타낼 것이다. 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하며 그로인한 홍수예측 및 경계체계를 확립하기 위해 연구를 진행한다. 이 지역강우 모형의 대한민국 지형의 적용성 즉, 대한민국 지형에 가장 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 찾아내려 한다. 더 나아가 강우에 대한 예측을 통해 홍수 경보 체계를 위한 자료로 활용할 수 있는 방안 또한 모색할 것이다.
최근까지 용수확보와 홍수예방, 하천환경관리 등의 목적으로 많은 댐이 건설되어 왔으며 이러한 댐 건설은 주변지역의 자연 및 사회 환경의 변화를 유발하게 된다. 이는 구체적으로 유출특성의 변화로 나타나며 유출특성의 변화는 수자원의 계획과 관리 측면에 상당한 영향을 끼친다. 따라서 정확한 장기유출량의 예측은 이수 측면에서 대단히 중요하며 이에 대한 신뢰성 있는 해석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 댐 건설에 따른 유역의 장기유출특성변화를 분석하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 분석기간을 댐 건설 전(1975~1985년)과 댐 건설 후(1986~1995년, 1996~2005년)로 나누어 적용하였고, 해당 관측소에서 제공하는 수문 기상자료와 지형자료를 이용하여 입력자료를 구축하였다. SWAT 입력 모형의 최적값을 결정하기 위해 유출총량 및 첨두유량 감쇄곡선 형태에 영향을 미치는 유출관련 매개변수를 선정하여 보정하였고, 유역 최종 출구점인 충주댐 지점에서의 일 유출자료에 대해 관측치와 모의치를 비교하였다. 그 결과 상관계수는 0.89와 0.71, 모형효율은 0.87과 0.76으로 매우 양호한 결과를 보였으며 이는 SWAT 모형이 장기 유출 모의에 있어 안정적 결과를 제공함을 판단할 수 있었다. 보정된 결과를 바탕으로 장기유출모의결과 계산평균유량과 계산첨두유량 모두 관측결과와 상대오차 10%이하의 만족스러운 결과를 보였으며 댐 건설 전 후의 유출특성 비교결과 전반적으로 댐 건설 이후 유출률이 증가하는 특성이 나타났다. 댐 건설 후 나타나는 유출률 변화를 규명하고자 수문성분별 모의를 실시하였으며 그 결과 지표유출이 4% 증가 하였고 증발산량이 3% 감소하였다. 이는 대상유역의 도시화에 의한 불투수면적의 증가와 산림면적 감소 때문으로 추정되며, 이로 인하여 댐 건설 후 유출률이 소폭 증가하였음이 판단된다. 이상의 결과들로부터 SWAT 모형은 장기 일 유출량 추정 및 유역 전반의 통합관리 측면에서 적용성과 활용성이 우수하다고 판단되며 댐 건설로 인한 자연환경의 변화는 유역의 유출특성의 변화에 영향을 준다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 확장하여 댐 건설 이외에 다양한 요소들을 모형에 적용하고 유역개발에 따른 수문환경의 전반적인 변화에 대한 유출평가가 필요하다고 판단된다.
이 연구에서는 건축자재로부터 방출되는 휘발성유기화학물과 폼알데하이드의 오염물질 방출강도를 포함하는 데이터베이스를 개발하였다. 건축자재 분류체계는 환경부와 한국공기청정협회에서 사용하는 분류체계와 연계하여 세분류하여 정립하였다. 개발된 데이터베이스는 각 건축자재로부터 방출되는 총휘발성유기화합물과 5가지 휘발성유기화합물, 그리고 폼알데하이드의 방출강도를 포함하며 화학적 성분 및 일반적인 정보를 함께 포함하기 때문에 평가 모델링을 통한 실내공기질 예측에 입력변수로 사용 가능하다. 건축자재 분류별 폼알데하이드와 총휘발성유기화합물의 방출강도를 box plot을 이용해 통계적 분석을 하였다. 또한 각 분류별 오염물질의 방출특성을 확인함으로써, 실내공기질을 악화시키는 주된 원인이 되는 건축자재를 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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