많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.
수문학적 모델링은 수자원계획에 있어 가장 핵심적인 도구 중에 하나이다. 강우-유출모형의 매개변수 추정시 장기간의 자료를 활용하는데 초점이 맞추어져 있으며, 일반적으로 5년 이상의 자료를 활용하여 매개변수를 추정하는 경년변동(inter-annual variability) 매개변수 추정 방법이 추천되고 있다. 수문학적 변동성 측면에서 볼 때 강우, 온도, 유역의 조건 등의 연내변동성(intra-annual variability)이 경년보다 크게 나타나고 있으나, 이러한 특성을 고려한 수문모형의 매개변수 추정은 이루어지고 있지 않다. 이러한 점에서 연내변동성으로 기인하는 비정상성을 고려한 매개변수 추정 방법의 도입이 필요할 것으로 판단되며, 본 연구에서는 계측유역을 대상으로 다양한 시간규모에서 매개변수 추정을 수행하고 최적의 시간규모를 도출하고자 한다. 이를 위해서 DDS(dynamically dimensioned search) 알고리즘을 도입하여 최적화를 수행하였으며, 다양한 시간 규모에서 모형의 적합특성을 평가하였다. 교차검증을 통하여 매개변수의 통계적 유의성을 확보하였으며, 전통적인 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.
기후변화로 인해서 발생하는 여러 영향 중 가뭄 및 홍수와 같은 극치강수량의 변동은 사회 경제적으로 파급효과가 크기 때문에 더욱 주목을 받고 있다. 이러한 점을 효과적으로 평가하기 위해서 본 연구에서는 지역규모기후변화시나리오와 비정상성 Markov Chain 모형을 이용한 Downscaling 기법의 적용 등 일련의 과정을 통해 기후변화를 반영한 지점별 일강수계열을 생성하고 이를 대상으로 다양한 분석을 실시하였다. 수문기후변화시나리오 작성 과정을 요약하면 다음과 같다. B1과 A2 지역규모 기후변화시나리오가 사용되었으며 이를 비정상성 Downscaling 기법의 입력 자료로 활용하여 일강수량 자료를 모의 발생하였다. 이러한 과정을 우리나라 기상청 산하 60개 강우지점에 적용하였으며 극치강수량의 빈도를 추정하기 위해 부분기간 계열과 전기간 계열 자료로 재생산하여 극치분석을 실시하였다. 극치분석결과 강수량에 대한 공간적인 편차가 심하게 발생하고 있으며 강수량의 변동성 또한 매우 크게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 선택된 시간 및 사용된 기후변화시나리오에 따라 다르게 나타나고 있으며 한 가지 주목할 점은 기후변화정도가 심한 A2 시나리오와 정도가 약한 B1 시나리오를 비교할 때 온도와 같은 뚜렷한 차이점은 발견할수 없었다.
본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.
본 논문에서는 단상 Quasi Z-source AC/AC converter 2대의 출력을 직렬로 연결하여 6.6[kV]/60[Hz]의 배전계통의 전압변동을 보상하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단상 Quasi Z-source AC/AC converter의 전압변동 보상기가 보상 못 하는 구간, 즉 배전계통에서 많이 발생하는 50[%] 미만의 전압 sag를 보상할 수 있는 장점이 있다. PSIM시뮬레이션에 의하여, 제안된 방법은 정상전압에 대하여 연속적으로 전압변동이 발생하여도 보상할 수 있었다.
전동기의 동손 및 철손을 포함한 손실이 최소가 되는 운전 점을 추적함으로써, 전동기의 제정수 변동에 무관하게 항상 최대 효율점에서 영구자석 동기전동기를 운전할 수 있는 새로운 최대 효율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 최대 효율점 추적 제어 알고리즘은 전류의 위상각 변동에 따른 가변속 구동장치의 입력 전력 변화로부터 부하 변동에 의한 영향을 제거함으로써 정상 상태에서 부하변동에 무관하게 최대 효율점으로 수렴이 가능하고, 그 구성이 단순하기 때문에 산업계에 널리 적용될 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘의 효용성을 입증한다.
(사)소비자시민모임은 지난 5월 3일~9월 7일까지 서울시내 대형마트 4개사, 기업형슈퍼 4개사의 계란 가격(정상가 및 소비쿠폰 할인 가격)과 등급을 조사한 결과를 발표했다. 본고에서는 이 내용을 소개한다. - 9월 2주 가격, 6월 대비 30구는 8.1% 하락, 10구(-0.6%), 15구(-2.3%)는 거의 변동없어 - 9월 산지 가격, 6월 보다 10% 이상 하락, CJ, 풀무원 등 브랜드란은 산지 가격 하락에도 변동 없어
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[게시일 2004년 10월 1일]
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