하천에서의 1차원 수질해석에 널리 사용되는 QUAL2E 모형은 전체 대상구간을 요소(element)로 구성하고 다시 수리학적으로 유사한 흐름특성을 가진 구간(reach)으로 구분하고 있다. 각 구간에서는 동일한 유속과 수심이 형성되는 것으로 가정하고 있기 때문에 자연하도의 다양한 흐름변화, 특히 자연하천의 보나 낙차공으로 인한 국부적인 흐름상태를 모형에 반영하기 어려우며, 이로 인한 실제 흐름특성과의 차이는 수질모의 해석결과에도 다양한 영향을 미치게 된다. QUAL2E 모형에서는 이와 같은 보나 낙차공의 수리학적 특성을 반영하기 위해 댐 계수옵션이 있으며, 이를 통해 흐름으로 인한 폭기 현상을 재현하도록 되어 있다. 본 연구에서는 모형 내 재폭기 계수에 대한 민감도 검토를 수행하였으며, 한강의 팔당댐부터 한강대교까지를 대상구간으로 잠실수중보로 인해 발생하는 재폭기 현상에 관해 연구하였다. 본 연구는 보나 낙차공이 있는 하천에 대해 QUAL2E 모형을 적용할 경우 용존산소(DO)를 비롯한 여러 가지 수질변수의 정확도 높은 예측에 기여할 것으로 기대된다.
재래의 공학적 해석과정에서는, 주어진 시스템에 대한 정량적 해석을 위해 우선 시스템에 대한 수학적 모형을 가정.도입하고, 미지계수에 대한 결정은 시스템으로부터 관측된 자료에 의존하게 된다. 반면 DDS에 의한 모형화는 시스템에 대한 사전 지식이 없어도 시스템으로부터의 자료에 대한 체계적인 정량적 해석을 통해서 시스템을 특성화시키는 미분방정식을 유도할 수 있게 하며 오히려 시스템에 대한 이해를 돕게 한다. 이 때 결정되는 모형은 최소오차자승법(least square error method)에 의한 통계학적으로 가장 적합한 근사모형으로 결정된 모형의 계수로부터 시 스템의 물리적 특성을 규명(identify)할 수 없는 경우에도 그 모형으로 표현되는 추상시스템을 바탕으로 특성화, 예측 내지 제어 목적으로 활용할 수 있다. DDS는 단일변수(univariate)및 다 변수(multivariate) 자료에 모두 적용 가능하며 전달 함수 규명(Transfer Function Identification) 및 닫힘 루우프 시스템(closedloop system)의 모형화 및 해석에도 이용되고 있다.
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 3G CDMA 이동통신시스템의 소프트블록킹 확률을 구할 수 있는 새로운 해석적인 모형을 제안한다. 제안된 모형은 트래픽의 지리적 분포에 따른 신호감쇄특성을 매크로화 하여, 트래픽 양(volume)의 변동성을 반영한 CDMA 트래픽 엔지니어링 모델개발에 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 모형은 현실시스템 상황을 반영한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
이 논문의 목적은 신경망 이론에 의한 노심특성평가 모델과 유전자 기법을 써서 가압경수로 노심의 최적화 재장전 모형을 결정하는데 있다. 이를 위해 OLL(Optimization Layer by Layer)신경망을 구축하고 이를 영광 3호기 재장전주기 노심특성(특히 연료집합체 출력분포와 임계붕산농도)을 예측할 수 있도록 훈련하여 영광3호기 재장전주기 특성 해석용 OLL 신경망을 만들었다. 그리고 통상의 유전자 기법을 활용하여 매세대당 150개의 장전모형들을 생산하고 이들을 대상으로 1000세대에 걸친 유전자 기법에 의한 최적화 과정을 통해 영광 3호기 노심의 평형주기 최적 모형을 결정하였다.
기술변화에 의한 상품의 대체과정과 수요 성장 추세를 설명하고자 개발된 기존의 통계학적 수요예측 모형들은 확률밀도함수 또는 특정한 수학적 함수의 외형적 특성을 이용한 함수적 접근방법을 사용한 결과 과거 데이터들의 단순 경향치의 추세 설명에 한정되고 상한치를 향한 무한 접근 성장으로 일관되는 함수적 제약을 안고 있으며, 수요의 영향 요인을 반영하지 못하므로써 데이터가 없는 신제품 서비스 예측에 적용이 불가능한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이들 문제점들을 극복하고 시장에 처음 출하되는 새로운 재화 또는 서비스의 수요예측 및 포화수준 도달 이후의 체감 성장에도 적용가능한 방법론으로서 수용의 결정요인을 반영한 예측모형을 제시한다. 모형의 예측능력을 판단하기 위해 정보통신 분야의 몇가지 대표적 제품 및 서비스를 대상으로 기존 모형(peal 모형, weibull 모형, NUI 모형, compertz 모형)들과 NTPS 모형(Nonasymtotic Technological Product Subsituation Model)을 적용하여 예측 결과를 비교하였다. 또한 본 모형을 활용하여 새로운 제품 및 서비스 수요예측을 위한 모수의 특성에 대하여도 검토해 보았다.
본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.
본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위한 오염총량 추정모형인 SWAT 모형과 HSPF모형의 유출특성을 비교분석하기 위해 발안유역의 $HP\#6$ 소유역을 시험유역으로 선정하고 유역 수문모니터링을 수행하였으며, 시험유역의 도형자료를 구축하여 SWAT 모형과 HSPF 모형을 적용하였다. 유출량에 대하여 모형의 보정과 검정결과 유출량은 HSPF 모형의 모의유출량이 SWAT 모형보다 실측치에 더 유사한 값을 보였다. 통계적인 변량을 이용하여 실측치와 SWAT 모형과 HSPF 모형의 모의치를 비교하여 평가한 결과 RMSE는 각각 5.19mm/day, 6.03mm/day, RMAE는 0.48mm/day, 0.49mm/day, 결정계수$(R^2)$는 0.86, 0.84로 모의 되었다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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