본 연구에서는 인접하는 유역과 어떠한 동적인 상호작용없이 유출이 독립적으로 결정되는 자연방류형 단일저류지를 대상으로 기존의 연구에서 임계지속기간 결정에 빈번히 이용되었던 최대첨두유량 발생시간, 최대저류용량 발생시간, 최대 저류비 발생시간을 기준으로 한 임계지속기간을 산정하여 분석하므로써 자연방류형 단일저류지의 임계지속기간의 결정에 있어 합리적인 성과를 도출하고자 하였다. 적용결과, 최대 저류용량을 기준으로 한 경우에는 저류지 규모와 같은 제약조건을 가져오게 되고, 최대 저류비를 기준으로 한 경우에는 강우지속기간에 따라 저류비는 지속적으로 감소하므로 두 기준을 통하여 임계지속기간을 결정하는 것은 적합하지 않은 것으로 판단되었다. 따라서 허용방류량 고정개념을 통하여 최대 저류비, 최대 저류용량을 통하여 임계지속기간을 산정하였다. 그 결과 자연방류형 단일 저류지에서는 최대 저류용량을 통하여 적정 임계지속기간을 검토할 수 없는 것으로 판단되었다. 그러므로 최대 저류비를 이용하여 자연방류형 저류지에서의 최대 저류비를 발생시키는 시간분포를 정리한 결과 전체적으로 Huff 2분위가 최대 저류비를 발생시키는 것으로 나타났다. 그리고 첨두저류비 변화율을 검토한 결과 매우 제한적인 조건이기는 하지만 허용방류량 고정개념을 이용한 경우에 한하여 지속기간별 최대 첨두유량의 임계지속기간과 자연방류형 단일저류지의 임계지속 기간을 동일하게 간주하는 것이 큰 무리는 아닌 것으로 판단되었다.
풍력발전은 비용 효율적인 신재생에너지원으로 우리나라 뿐 아니라 전세계적으로 빠르게 보급이 확대되고 있다. 환경적 지속가능성을 보장하면서 지속가능한 에너지를 공급하기 위해서는 증거에 기반한 정책수립과 혁신적인 방안 마련이 필요하다. 본 논문은 풍력발전 환경영향평가서 58건의 분석을 통해 1) 국내 육상풍력의 주요 특징이 어떠한가? 2) 환경영향을 최소화하기 위한 사업별 환경적 지속가능성을 분석하는 방법이 있는가?에 대한 해답을 제시하고자 한다. 환경영향평가서에 제시된 개별 육상풍력사업의 환경적 지속가능성과 관련한 변수를 추출하여 이러한 환경변수에 대한 요인분석을 수행하고 개별 변수의 가중치를 계산하여 육상풍력발전의 환경적 지속가능성을 평가할 수 있는 지수를 개발하였다. 이러한 환경적 지속가능성지수는 육상풍력발전의 입지를 고려할 때 활용할 수 있는 유용한 증거에 기반한 의사결정도구로 활용될 수 있을 것이다. 58개 사업은 사업지역의 고도 및 자연성의 정도를 바탕으로 1) 산악형, 2) 목장형, 3) 해안형으로 구분하였다. 본 연구에서는 개별 풍력발전사업에 대한 환경적 지속가능성지수를 성공적으로 계산하였다. 가장 환경적 지속가능성이 큰 사업은 목장형으로 분류된 33번 사업이 1.04였고, 가장 낮은 사업은 산악형으로 분류된 55번 사업으로 -1.44였다. 둘째, 분석결과는 목장형이 환경지속가능성 지수가 평균 0.4551로 환경적 지속가능성이 가장 높고, 해안형이 평균 0.3712으로 중간이었으며, 산악형이 평균 -0.3457로 가장 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 육상풍력발전과 관련된 기존의 연구에서 제시된 결과를 보다 계량적으로 증명하고 있으며, 신재생에너지개발과 관련한 정책에 활용할 수 있는 중요한 함의를 제공하고 있다.
설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하여 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분${\sim}$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov -Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 Ⅰ 및 Ⅱ 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 Ⅰ을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.
수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.
설계홍수량은 수공구조물의 규모를 결정하는데 이용되며, 국내에서는 설계홍수량을 산정하기 위하여 지속시간과 재현기간에 따라 면적강우량을 추정한다. 지점강우량은 제한된 지역을 대표하는 값이므로 지점강우량을 기준면적에 대한 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factor)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 과거 관측자료를 활용하여 산정하는 경험적 방법(empirical method)이 주를 이루고 있으며, 경험적 방법은 크게 면적고정형(Fixedarea) 방법과 호우중심형(Storm-centered) 방법으로 분류된다. 면적고정형 방법은 국내 하천설계 기준에서 적용하고 있는 방법으로 면적강우 및 지점강우의 연 최대치를 독립적으로 빈도 해석하여 ARF를 산정하므로 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형 방법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간 전이시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우를 활용하면 실제 강우사상의 공간분포 특성을 반영한 현실적인 ARF 산정이 가능하다. 본 연구에서는 국내 기상청에서 제공하는 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하여 지속시간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대한 호우중심형 ARF를 산정하였고, 면적강우 산정 시, 강우사상의 면적을 원형 또는 타원형으로 선정하여 강우의 형상 및 방향성을 고려하였다. 또한 레이더 강우의 중심강우를 지상강우 자료로 산정된 확률강우량 기준으로 분류하여 재현기간별 호우중심형 ARF를 산정하였으며, 이를 통해 기준면적, 지속시간, 재현기간에 따른 ARF의 특성을 분석하고자 하였다.
본 연구는 지속가능한 개발을 위한 컴팩트시티형 도시개발의 기본전략과 계획요소를 도출하여 개발제한구역내 도시들의 개발사업들을 분석하고자 하였다. 분석을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 20세기 후반부터 선진국들은 컴팩트시티를 지속가능한 도시개발의 기준으로 삼고, 세부적인 도시개발계획을 추진하였다. 둘째, 이와 같은 지속가능한 컴팩트시티형 도시개발은 지속가능한 개발과 컴팩트시티 이론을 바탕으로 하며, 이 개발계획을 도시공간, 도시환경, 도시커뮤니티, 도시관리로 구분하여 계획요소를 도출하였다. 이를 바탕으로 개발제한구역 내 적용가능한 요소를 산정하고 컴팩트시티와의 관련 유형으로 분류하였다. 셋째, 과천, 의왕, 하남의 개발제한구역 내 다수의 개발계획들을 지속가능한 컴팩트시티형 도시개발과 비교해본 결과 유사점과 한계를 볼 수 있다. 이에 본 연구에서 분석한 바를 고려하여, 앞으로 개발제한구역 내 도시개발사업에 있어서 지속가능한 컴팩트시티형 도시개발의 정책적인 반영이 필요하다.
본 연구는 노인일자리사업 참여노인 실태조사 원자료(한국노인인력개발원, 2007)를 활용하여, 공공부문 노인일자리 사업 참여노인의 참여만족도, 참여지속의사, 그리고 참여지속의사에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 공공부문 일자리사업 참여노인들의 참여만족도는 비교적 높은 편이었지만, 보수 수준에 대한 만족도는 높지 않았다. 둘째, 공익형에 비하여, 교육형이나 복지형 사업에 참여한 노인들의 만족도가 더 높았고, 참여지속의사도 더 강하게 표출되었다. 셋째, 교육수준이 높고, 경제적 형편이 양호하며, 참여만족도가 높을수록 참여를 지속하겠다는 의사를 표현할 확률이 높았고, 공익형에 비하여 교육형과 복지형에 참여한 것이 참여지속의지에 정적인 영향을 미치고 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로, 본 연구는 노인 일자리사업의 발전방향으로서 노인들의 참여 동기 파악, 보수 수준 인상 및 참여기간의 연장, 공익형 일자리사업의 질 제고, 노인일자리 사업의 내용의 다양화, 자원봉사활동을 지원하는 관리운영체계의 마련 등을 제안하였다.
대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.
본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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