본 연구는 우리나라 산악지에서의 정밀표고결정을 목적으로, 지리산 지역을 테스트베드로 선정하고 테스트베드 내의 44점의 수준점에 대하여 중력측정 및 GNSS 관측을 실시하고 측정결과를 바탕으로 표고보정량과 표고를 계산하고 연구한 논문이다. 계산에 있어서는 역학보정량과 정사보정량 및 정규보정량을 계산하였으며 이를 적용한 역학고와 정표고 그리고 정규고를 계산하였다. 연구결과 정규중력과 실측중력의 차이를 규명해 내었고 또 정사보정량과 정규보정량의 차이를 규명할 수 있었다. 또한 정규정표고 체계를 유지하고 있는 현재의 수준점 고시성과와 본 연구에서 계산된 정표고 값을 비교한 결과는 우리나라의 수준점 성과체계가 정규정표고 체계에서 정표고 체계로의 전환하여야 함을 보여주고 있었다. 테스트베드내에서 정사보정량과 정규보정량의 차이는 최소 -234.41 mm에서 최대 196.925 mm의 분포를 나타냈고, 현재의 수준점 고시성과와 본 연구에서 계산된 정표고와의 차이는 -0.121 m에서 0.011 m의 차이를 보여주는 것을 알 수 있었다.
우리나라의 수준점은 성과계산에 있어서 실측중력에 의한 정사보정량 계산을 실시하지 않고 정규중력을 이용한 정사보정량 계산을 함으로써 정확한 정표고가 아닌 정규정표고를 사용하여 왔다. 본 연구에서는 우리나라 1,2등 수준노선을 대상으로 직접 중력을 관측하고 정사보정량을 계산하였으며, 그 결과에 따라 우리나라 수준점 체계개선방안을 제시하고자 하였다. 연구를 위하여 강원도 지역의 속초~강를구간의 1등수준 노선과 속사~인제구간의 2등 수준노선을 대상으로 CG5 디지털중력계를 이용하여 직접 중력관측을 실시하고 상대중력성과를 계산하였으며, 중력성과에 기초하여 정사보정량을 계산한 결과 1등 수준노선에서 최대 -0.349mm, 최대 -44.060mm의 값을 보였다. 따라서 우리나라에서 보다 정확한 수준점 체계로 개선하기 위해서는 실측중력에 의한 정사보정량의 계산과 정사보정량을 고려한 정표고 산정이 필요한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 검출기의 반응 특성을 선형화 모델링 하여 정규화 할 수 있는 방법을 제안한다. 디지털 의료영상 시스템에서 X-선을 검출하는 검출기의 반응 특성이 모든 검출기마다 다르기 때문에 이 특성을 쉽고 빠르게 정규화 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 균일한 피사체에 X-선 조사량의 비율을 다르게 하여 두 번 찍은 영상으로 검출기의 반응 특성을 정규화 한다. 실험 결과 일정한 두께의 납 평판에 조사량을 달리하여 촬영한 두 개의 결과 영상을 가지고 검출기의 반응 특성을 보정하면 매우 안정된 결과 영상을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 다목적실용위성 3호 영상을 이용하여 지표면 상의 정규식생지수 비교 분석 하고자 한다. 산출된 다목적실용위성 3호의 정규식생지수 비교 분석을 위해 동일 지점 최소 관측 시간 오차를 가지는 고해상도 GeoEye 영상이 사용되었다. 먼저, 각 밴드별 분광 정도 산출을 위해 대기 보정이 수행되었다. 대기 보정 수행을 위한 기하 정보는 다목적실용위성 3호 보조자료에 포함된 태양천정각, 태양방위각, 위성천정각, 위성방위각, 날짜 정보이다. 그리고 대기 요소에 의한 감쇄, 산란, 흡수 정보를 물리적으로 계산하기 위해 수증기량, 오존량, 에어러솔 정보가 적용되었다. 일반적으로 정확한 대기정보를 얻기 위해서는 현장관측자료가 중요하지만, 본 연구에서는 MODIS atmospheric products를 사용하였고, 대기보정 모델에서 산출된 지면 반사도는 식생지수 산출에 사용되었다.
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.
우리나라의 수직기준은 인천만의 평균해수면으로 이 높이를 기준으로 수준점의 표고를 결정한다. 현재 우리나라 수준점의 고시성과는 실제 중력의 영향을 고려하는 대신 정규중력식에 의한 타원보정량을 계산하여, 높이차를 보정한 뒤 수준원점을 고정하고 최소제곱법을 수행하여 산출한 정규표고이다. 하지만 우리나라의 경우 산지가 많아 지형의 기복이 심하고 산맥을 가로지르는 수준노선이 있어 중력에 의한 영향을 무시할 수 없으나 현재 그 영향을 고려하고 있지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 항공 중력데이터를 이용하여 수준점의 중력값을 산출한 뒤 정표고를 산출하여 현재 사용하고 있는 고시좌표와 비교해 보고자한다.
향상된 신뢰-전파 기반 알고리즘인 정규화 최소-합 알고리즘 혹은 오프셋 최소-합 알고리즘은 낮은 연산복잡도와 높은 복호 성능을 보여 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호의 복호에 널리 이용되고 있다. 그러나, 이 알고리즘들은 적절한 정규화 계수와 오프셋 계수가 이용되어야만 높은 복호 성능을 갖는다. 최근 제안된 CMD(Check Node Message Distribution) 차트와 최소자승법을 이용하여 정규화 계수를 찾는 방법은 기존의 계수 도출 방법보다 계산량이 적을 뿐 아니라 각 반복 복호마다 최적의 정규화 계수를 도출할 수 있기 때문에 복호 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 이 방법을 응용하여 정규화와 오프셋이 조합된 최소-합 알고리즘의 보정 계수 조합의 도출을 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. 차세대 방송 통신 표준인 ATSC 3.0용 LDPC 부호의 컴퓨터 모의실험은 제안한 알고리즘을 통해 도출된 보정 계수 조합을 사용하였을 때 타 복호 알고리즘보다 월등히 높은 복호 성능을 가지는 것을 보인다.
본 연구에서는 유역의 효율적인 물관리를 위해 이수적인 측면에서 입력되는 농업용수를 수요측면에서 산정된 계획량에서 실 이용량에 근사하게 보정하는 방법을 제시하고 장기유출모형을 활용하여 실용성이 높은 결과를 도출하고자 하였다. 본 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다. 1) 농업용 수리시설물들이 하천유량에 끼치는 영향을 분석하여 농업용수 이용량을 고려한 장기유출을 모의하였다. 그 결과 하천수 의존도가 낮은 지점에서 관측값과 차이가 큰 불량한 모의가 주로 발생하였다. 2) 연강우량과 유출오차와의 상관관계를 분석한 결과 2001년이나 2008년과 같은 가뭄년에 실제 용수이용을 충족시키지 못하여 유출모의시 오차가 커짐을 확인하였다. 3) 장기유출량 모의분석을 통해 논농사가 본격적으로 시작되는 5월부터 유출량이 음의 값으로 모의되고 있음을 확인하였다. 소규모 수리시설물을 고려하여 보정한 용수량을 이용한 결과 상관계수가 보정전 0.580에서 보정후 0.788로 보정전 모의보다 관측값과 상관성이 높아짐을 정량적으로 확인하였다. 4) 주요지점의 불일치율($R_D$) 분석결과 전반적으로 보정을 통한 모의가 적은 불일치 범위에 다수 포함됨을 정량적으로 확인하였다. 특히 대청지점의 불일치율 분석결과 -2에서 -2.5사이의 저유량 오차구간에 전체오차의 3% 차지하는 75개의 불일치율 나타났다. 이는 소규모수리시설물을 고려하지 못하고 용수량이 과다 산정되어 나타나는 오차로 본 연구에서 제시한 방법을 통해 모두 개선되었다. 5) 잔차분석을 통해 대청지점의 보정 전/후로 모의타당성 검정을 실시하였다. 잔차의 정규성 및 독립성을 분석한 결과 보정을 통해 모의의 타당성이 개선됨을 확인하였다.
표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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