본 연구에서는 2개의 사례지구에 대한 설문조사를 통해 서비스평가 구조모형을 개발하였다. 모형의 가설로서 요인분석과 신뢰성 분석 등을 통해 구성된 '질적서비스에 대한 인식', '이동성에 대한 인식 '환승에 대한 인식', '경제성에 대한 인식'이란 인지서비스(Perceived service)를 나타내는 4개의 잠재변수는 '개인속성'과 '교통특성'이란 잠재변수의 영향을 받으며, 상호 구조적인 관계를 가지고 전반적인 만족도로 대표되는 '서비스평가'에 영향을 미친다고 가정한다. 모형추정결과, 기초적합지수(GFI)가 상인·월성 0.864, 지산·범물 0.807로 나타났고, 조정 적합지수 (AGFI)는 상인·월성 0.823. 지산·범물 0.759로 나타나 적합성은 대체로 양호하다고 할 수 있다. 또한 두 지역 모두에 있어서 잠재변수 간이나 잠재변수와 관측변수간의 인과계수의 유의성도 2, 3개의 인과계수를 제외하면 모두 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 전체적으로 모형이 타당하다고 판단된다. 상인·월성의 경우, 운전기사에 대한 인식치가 '서비스평가'에 미치는 영향력이 가장 크며, 요금수준과 더불어 직접적으로 '서비스평가'에 영향을 미치고 있다 기타 편리성, 쾌적성, 시설 및 운영성이 중요한 원인으로 작용하고 있다는 것을 시사하고 있다. 지산·범물의 경우, 쾌적성, 시설 및 운영성, 편리성이 '서비스평가'에 직접적으로 큰 영향력을 미치고 있다. 특히 이러한 '질적서비스에 대한 인식'은 버스의 현행 요금수준과 대기시간에, 그리고 유의성이 높다고 할 수 없지만 이용자의 연령과 버스이용빈도에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
증발산은 유출량과 같은 다른 수문순환 요소들에 비해 가장 만족스럽지 못하게 설명되는 부분이다. 왜냐하면 증발산은 직접 측정 할 수 있는 것이 아니라 물 수지 등과 같은 간접적인 방법을 통해 추정되기 때문이다. 대부분의 증발산량 산정 모형들은 너무나 많은 종류의 기상자료를 입력자료로 요구하기 때문에 현실적으로 수문학적 모형에 적용되기는 어려운 실정이다. 이에 대해 본 연구에서는 준분포 수문모형인 SLURP 모형을 이용하여 토지피복변화에 따른 증발산량의 변화를 분석하였다. SLURP 모형은 유역 내에서의 증발산량을 산정하기 위해 기상요소뿐만 아니라 토양습윤량의 변화를 고려할 수 있으며 토지피복변화를 반영할 수 있다. 대상유역으로는 우리나라의 5대강 유역을 대상으로 하였으며, SLURP 모형에 탑재되어 있는 Morton CRAE (Complementary Relationship Areal Evapotranpiration) 모형을 이용하여 토지피복별 증발산량을 산정하였다. 5대강유역을 대상으로 토지피복변화분석 및 그에 따른 증발산량 변화를 모의하여 증발 및 증산량의 변화를 확인하였다.
수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.57-66
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2017
질병의 확산 과정을 설명하기 위한 모형으로 가장 대표적인 방법은 Kermack과 McKendrick (1927)에 의해 제안된 SIR (susceptible - infectious - recovered) 모형이다. SIR 모형을 구축하기 위해서는 질병의 감염률 (transition rate)과 회복률 (recovery rate)이 주어져 있거나 질병의 전체 확산 과정이 데이터로 주어진 경우 추정을 통하여 구할 수 있다. 하지만 데이터가 제한적으로 관찰된 경우 직접적인 감염률와 회복률의 계산이 불가능 하다. 본 연구에서는 관찰된 자료가 가지는 한계점을 고려하여 질병의 초기 확산과정에서 질병 감염 확률을 추정하기 위하여 리드-프로스트 (Reed-Frost) 모형 (Andersson과 Britton, 2000)을 적용하였다. 리드-프로스트 모형은 질병의 최초 감염자 수, 최종 감염자 수, 그리고 최초 감염대상자의 수가 주어졌을 때 이를 통하여 감염 확률을 추정하기 위한 모형이다. 본 연구에서는 서아프리카의 카메룬 공화국에서 조사된 역학 조사 자료를 이용하여 콜레라의 초기 감염 확률을 추정하였다. 그리고 추정된 결과를 이용하여 다시 SIR 모형에 적용하여 질병의 확산 경로에 대한 예측을 수행하였다. 예측 결과 조사 지역의 주민 가운데 50% 이상이 감염될 것으로 예측되었으며 질병의 전파는 약 한달 정도 지속될 것으로 예측 되었다.
소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편 예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman Filter(KF)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 예측 값을 활용한 소지역의 실업자 수 추정에서 표본으로 추출되지 않은, 즉 관측되지 않은 값의 예측모형에 KF기법을 적용하였다. 이는 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하게 된다. 그리고 이를 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.
고층건물의 최상층 수평변위는 해당 건물의 안전성 및 사용성 평가에 중요한 지표가 된다 이러한 건물의 수평변위는 주로 풍하중에 기인한다 본 논문에서는 이러한 구조반응을 풍하중에 기인한 풍속데이터로부터 직접 추정하기 위해서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 도입하였다 이에 대한 적용성을 판단하기 위해서 고층건물을 형상화한 모형테스트를 실시하고 풍향, 풍속, 변위 값을 얻었다. 이후 인공신경망에 적용시켜 실제 실험 데이터와의 비교를 통해 타당성을 검토하였다.
관찰연구를 이용하여 인과관계를 추론할 경우 무작위 통제시험과는 달리 교란변수로 인한 편향을 제어하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근에는 성향점수(propensity score) 를 이용한 짝짓기나 원인변수의 역확률을 가중치로 사용하는 주변구조모형이 제안되어 사용되고 있다. 이러한 인과관계 추론은 처치(treatment)가 명확히 주어진 경우에 교란변수를 통제하고 그 처치가 결과에 미치는 영향을 평가하는 방법에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 기존의 방법의 경우 원인변수인 처치가 직접관측이 가능한 범주형 변수이고 결과변수 또한 직접관측이 가능한 변수인 경우에만 사용할 수 있는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 원인변수인 처치와 결과변수의 결괏값의 직접적인 관측이 어려운 경우, 측정오차를 고려한 잠재범주모형(latent class analysis)의 변수로 모형화 함으로써 잠재범주 간의 원인적 영향력을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 미국의 The National Longitudinal Study of Adolescent Health 자료를 이용하여, 약물사용의 잠재범주에 대한 청소년기의 비행(delinquency)이라는 잠재범주의 원인적 영향력을 추정하였다.
댐의 비퇴사량 산정은 기능적 역할에 직접적인 영향을 주기 때문에 실측을 통해 정확하고 신뢰성 높은 자료 확보가 필요하다. 일반적으로 설계시 댐 비퇴사량은 상류 유역 내에서 관측한 유사량을 퇴사량으로 환산하는 방법을 적용하여야 하나, 현재 우리나라는 유사량 관측 자료가 충분치 않아 타 지역의 관측 자료를 사용하거나, 경험공식을 이용하여 비퇴사량을 추정하고 있다. 이러한 방법은 각 공식별 특성에 따라 산정결과 값에 많은 차이를 보이는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 용담댐에 실측 비퇴사량을 기준으로 가장 적절히 모의하는 경험공식의 순위를 결정하였으며, 천천 지점의 유량-유사량 관계식을 적용한 하상변동을 모의하기 위해 2차원 모형인 SMS 모형을 적용하여 하상변동의 특성을 분석하였다. 그 결과 용담댐의 비퇴사량 $472m^3/km^2/yr$을 기준으로 류시창과 민병형(1975) 경험공식이 가장 적절히 추정하였다. 또한 하상변동의 특성은 종방향 단면의 퇴적 높이가 수위에 비례하고 횡방향의 형태는 유입부에 퇴적이 많은 것으로 분석되었으며, 100년 후 댐체로 부터 22.1 km지점에서는 최대 5.674 m 퇴적 되고 저수용량이 800.945 백만$m^3$으로 감소할 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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