기술발전(셰일가스, 셰일오일), 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 등으로 인해 에너지 시장의 불확실성이 확대되고 있다. 특히, 2020년 이후 COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁의 영향으로 장기화된 수요 감소로 인한 상품 운송의 공급체인의 변화 등으로 인해 에너지 시장의 국제적 교역에 대한 위험이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 에너지 시장에서의 국제적 교역의 연계성을 파악하기 위해 에너지 가격, 탱커운임지수, 불확실성 사이의 연계성을 분석하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, MS-VAR 모형을 이용하여 에너지 가격 모형의 안정기와 불안정기를 분석한 결과 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 불안정기에 비해 안정기가 유지될 확률이 더 높게 나타나 특정 사건에 의해 변동성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 에너지 시장의 안정기와 불안정기의 연계성 분석 결과를 살펴보면, 총 연계성의 경우 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 안정기에 비해 불안정기에 변수 간에 연계성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 에너지 시장의 안정기의 경우 연계성 정도를 고려했을 때, 수요측 요인을 대표하는 탱커 운임지수의 효과가 크다는 것을 확인하였다. 셋째, 에너지 시장의 불안정기는 원유시장 모형에 비해 천연가스 시장의 연계성이 급격하게 증가하는 것으로 보아 원유시장에 비해 에너지 가격에 영향을 미치는 불확실성이 확대되면 천연가스 시장의 변동성 전이 효과가 더 큰 것으로 나타났다.
이동 단말의 보급이 보편화됨에 따라 이동 객체의 위치 정보를 기반으로 사용자에게 사람이나 사물, 차량 등과 같은 이동 객체의 위치를 파악하여 그에 대한 정보를 제공해 주는 시스템이 필요로 하게 되었나 이러만 이동 객체관리 시스템에서는 계속적으로 위치 정보가 변화하는 이동 객체의 특성상 데이터의 빈번한 갱신이 일어나게 되고 DBMS에 명시적으로 저장되지 않은 위치 정보에 대해서도 보다 정확한 위치를 사용자에게 제공해 주어야 한다. 그러나 차량의 위치 추적과 같이 적용 개체가 차량에 한정된 경우 이동 경로가 도로상으로 제한되어 있으므로 이동 경로를 예측하기 힘든 사람과 같은 객체와는 특성이 나르나 따라서 차량 객체에 대해 보다 효과적인 서비스를 제공해 주기 위해서는 사람에 대한 위치 추적과는 다른 갱신 정책과 불확실한 위치의 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터에 저장된 도로의 위상 정보와 차량의 속도 속성을 이용한 갱신 정책을 정하여 갱신 빈도수로 줄이고 도로 레이어의 위상 정보를 통해 불확실한 과거 및 미래의 위치로 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 갱신 정책은 차량의 속도를 고려하여 현재의 위치에서 도로상의 교차점에 도착하는 시점의 위치를 예측하여 데이터의 갱신 시점으로 결정한다. 또한 불확실한 위치에 대한 추정은 이동하는 도회와 대응되는 위상 정보를 기반으로 차량의 이동 방향을 예측하 여 불확실한 미래의 위치를 결정할 수 있으며 명시적으로 저장되지 않은 과거 위치 정보의 검색에 대한 요청이 발생했을 경우 위상 정보를 이용하여 위치를 보정하고 사용자에게 보나 높은 정확성을 지닌 정보를 제공해 줄 수 있다.다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며
이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.
올해 쌀 재고량이 140만톤에 이를 것으로 전망되고 있으나 의무수입량(MMA)은 여전히 2004년부터 총 소비량의 4%에서 시작하여 매년 0.2%씩 증가하여 2014년에는 8%에 이르게 되어있습니다. 때문에 쌀에 대해 조기관세화를 통하여 경쟁력을 갖자는 주장과 세계 곡물시장의 불확실성 등으로 조금 더 기다려보자는 입장이 대립하고 있습니다. 이에 본 회보에 찬성측과 반대측 그리고 한국쌀전업농중앙연합회의 입장을 지상 중계하여 회원들로 하여금 그 영향력을 판단할 수 있는 근거를 제시하고자 합니다.
기후변화가 고착화되면서 강우와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 점차 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 위에 제시된 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 airGR과 IHACRES를 이용하여 강우 및 온도 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, 각 모형을 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 및 KGE(Kling Gupta Effieicncy)를 목적함수로 하여 매개변수를 최적화를 하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년~2014년)의 유출 자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 6:4 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.7, KGE>0.8)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후 스트레스 시나리오를 구축하기 위해 위 20년 입력 자료를 바탕으로, 강우는 -50%에서 +50%의 범위를 1%씩 구분하였으며, 기온은 0℃에서 8℃까지 0.1℃ 범위로 하여 총 8,181개의 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 풍수량, 최대 유량, 평수량을 비교, 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 풍수량과 연최대유량의 경우, 강우 증가에 따른 유출 증가 등의 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강우와 기온의 변화가 커질수록 더욱 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 평수량의 경우 강우와 온도의 변화가 증가함에 따라 더욱 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
전 지구와 남한, 북한, 일본 지역을 중심으로 한 동북아시아 지역에 대한 기온, 강수량, 일사량의 미래 변화를 정량적으로 평가하기 위해 총 34개 GCM에 의해 작성된 CMIP5 기후변화 시나리오를 분석하였다. 그 결과 동북아시아 지역에서 전 지구 평균보다 기온과 강수량이 증가하는 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 2080년대 북한 지역에서는 비록 GCM 간 예측의 불확실성이 크지만 과거 30년(1971-2000년)에 비해 기온은 $5.1^{\circ}C$, 강수량은 18% 증가하는 것으로 예측되었다. 일사량의 경우 전 지구 평균 일사량은 RCP 2.6 시나리오를 제외한 모든 RCP 시나리오에서 대체로 시간이 경과할수록 감소하는 것으로 예측되었으나 동북아시아 지역에서는 대체로 시간이 경과할수록 운량 감소의 영향으로 일사량이 증가하는 것으로 예측되었다.
본 연구에서는 조건부 모사 기법 중 순차 가우시안 시뮬레이션(SGS)과 순차 지시 시뮬레이션(SIS)을 이용하여 터널설계 시 미시추구간의 암반등급(RMR)을 예측하여 보았다. 총 30개의 시추공자료 가운데 25개의 시추공자료를 이용하여 순차 가우시안 시뮬레이션과 순차 지시 시뮬레이션을 수행하였으며, 나머지 5개의 시추공에서의 실제 암반등급과 예측 암반등급을 비교하여 보았다. 그 결과 조건부 모사 기법은 암반등급의 공간적 분포특성을 비교적 잘 예측할 수 있고, 예측의 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서 조건부 모사 기법의 결과는 미시추구간의 암반등급을 예측하는데 있어서 유용한 정보를 제공 해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.
홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 특히 우리나라의 경우 유량자료의 부족으로 강우빈도분석을 수행하여 재현기간별 확률강우량을 먼저 산정하고 이를 강우-유출모형을 통해 확률홍수량으로 전환한 뒤 하천등급에 따른 재현기간 기준에 따라 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 국내·외에서 찾아보기 어려우며, 이러한 문제를 개선하기 위한 기초 이론을 제공하는 것이 본 연구의 가장 중요한 목표이다. 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 최근에 진행된 해외의 몇몇 연구에서는 총 기대비용함수(total expected cost function)의 개발에 근거한 최적설계홍수량을 활용할 수 있음을 제안한 바 있다. 이 개념은 계획된 설계홍수량 이상에서 발생될 수 있는 피해함수(damage function) 및 기대피해함수(expected damage function)와 비용함수(cost function)가 결정되면, 이로부터 총 비용을 나타내는 총 기대비용함수(total expected cost function)을 도출하고 총 기대비용함수가 최소가 되는 최적설계홍수량(optimal design flood)을 산정하여 이를 계획된 설계홍수량(tentative design flood) 비교함으로써 계획된 설계홍수량의 적정성을 판단하는 과정을 기초이론으로 활용한다. 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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