현재까지 대부분의 유출 모형들은 우리나라 농업지역에 내한 적용에 있어 많은 수정이 요구되고, 그에 따른 모의 결과 또한 불확실성을 내포하고 있으며, 이의 원인중 상당수는 농업지역에서 발생하는 관개와 회귀에 따른 것이라 찰 수 있다. 특히 농업지역에서의 유출 및 물사용에 대한 정확한 계측이 제대로 이루어지고 있지 못하기 때문에, 그에 따른 정확한 수자원 평가가 어려운 현실이다. 이에 본 논문에서는 본 연구진에서 기 개발한 순물소모량 산정방법과 회귀 관계식으로 보청천 유역의 회귀특성을 규명하고자 하였으며, 본 연구에서 사용한 모형은 SWAT모형의 농업용수 관개 기능을 보완한 SWAT-AGRIMANAGEMENT모형을 개발 이용하였다. 유역규모에서의 농업용수 사용에 따른 하천유량의 변화 및 유역내 회귀관계를 파악할 수 있었으며, 기존에 주로 관개지구 단위에서의 회귀수량 조사 결과 및 가정에 의하여 사용되던 농업용수 회귀율에 대한 보다 의미있는 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화 등에 따른 가뭄위험을 평가하기 위한 다양한 방법이 연구되어 왔으며, 기상학적인 가뭄이나 생물학적인 가뭄 등으로 정의되는 가뭄지수들이 개발되어졌다. 그러나 궁극적으로 가뭄의 판정은 수원으로부터 더 이상의 용수를 공급할 수 없는 상황에 처해졌을 때 비로소 결정되는 것이므로, 수원공의 가뭄위험에 대한 평가가 우선적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 생공용수 공급을 책임지고 있다고 해도 과언이 아닌 다목적댐인 소양강댐과 충주댐의 가뭄위험을 평가하기 위하여 월강우량 자료로부터 특정시기의 저수율을 예측할 수 있는 방법을 개발하도록 하였다. 월강우량 변화에 따른 저수율의 변화양상을 예측하기 위하여 저수지 유입량과 방류량에 따른 물수지 분석이 정교하게 이루어져야 하지만, 실질적으로 상류에 또 다른 댐이 존재하는 상황에서 유입량을 정확하게 예측하는 것도 어렵지만 수시로 상황에 따라 이루어지는 방류량을 적절히 예측하는 것은 거의 불가능하므로, 물수지 분석에 의한 저수율 예측은 어느 정도의 불확실성을 가질수밖에 없을 것으로 판단되어 댐 관리관행에 따라 나타나는 월강우량과 저수율 사이의 회귀분석을 통하여 일정한 법칙을 만들 수 있는지 시도하였다. 다목적 댐인 소양강댐과 충주댐의 1984-2013년의 일별 저수율 자료로부터 저수율 관리관행을 파악할 수 있었는데, 다목적 댐인 관계로 호우시의 홍수피해 예방을 위하여 6월말에는 25-35% 정도의 저수율을 유지하도록 관리가 이루어지고 있었으며 호우가 발생된 이후에는 일정량을 수시로 방류하여 다음 호우를 준비하고 있는 것으로 나타났다. 또한 각 댐의 최저 저수율은 3월말 - 4월에 발생하는 것으로 나타났으며, 4월과 5월에 일정 정도의 강우량만 존재한다면 가뭄피해는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 저수율 관리 관행을 적용하여 예측되는 강우량 패턴에 따른 저수율 변화를 예측하기 위하여 월강우량 자료와 4월 1일 기준의 저수율 자료 사이의 회귀분석을 실시하여 전년의 7월부터 당해 3월까지의 월강우량으로부터 4월 1일의 저수율을 예측할 수 있는 의미 있는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 기후변화 등에 따른 미래에 예측되는 월강우량 자료로부터 각 댐의 4월 1일 기준 저수율 자료를 예측할 수 있으며, 4월 및 5월의 월강우량과 함께 분석함으로써 가뭄위험을 평가할 수 있는 한 방법으로 적절한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
홍수에 의해 유역에서 발생하는 유사량을 정량적으로 평가하고 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것은 통합적인 유역 유사 관리 계획에 있어서 중요하다. 하천에서의 부유사량과 소류사량을 포함한 총유사량의 추정은 하천 유사연구의 기본과제이다. 미계측 유역의 효과적인 총유사량 관리를 위해 유실된 토양 중 얼마나 유역의 최종 유출구로 유입되는지 모의하기 위해 유사전달율(Sediment Delivery Ratio: SDR) 회귀식을 개발할 필요성이 있다. 본 연구에서는 유량조사사업단에서 운영 중인 수위측정소를 대상으로 토양침식량과 유량-총유사량 관계곡선식을 통해 총유사량을 산정하였다. 또한 유역의 다양한 유사전달특성과 유사전달율과의 상관관계분석을 통해 최종적으로 유의한 인자를 바탕으로 유사전달율 다중회귀공식을 개발하였다. 본 연구 결과 실측 기반으로 산정된 연도별 유사전달율과 회귀식을 통해 예측된 연도별 유사전달율 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계를 나타내었으며 예측된 유사전달율을 통해 산정된 총유사량 또한 실측 총유사량과 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계로 나타나 본 연구에서 개발된 회귀식의 적용 가능성이 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 유역 및 하도유사 관리의 방향성 설정차원에서 의미가 있으며 국토관리 및 하천관리를 위한 관련 기술이 한 단계 빨리 나아갈 수 있는 좋은 연구로 사료된다.
본 논문의 목적은 농업용 저수지 저수율 계측자료와 기상인자와의 다중선형회귀분석을 통해 저수율 예측 월단위 회귀식을 산정하는데 있다. 2002년부터 2016년까지의 한국농어촌공사 저수지 3,067개에 대한 저수율 관측자료와 기상청 63개 지점 관측자료를 수집하여 저수율 예측 다중선형 회귀식을 도출하였으며, 개발된 월별 회귀식에 대한 $R^2$는 0.51~0.95로 분석되었다. 또한 회귀식의 적용성 평가를 위해 9개 대표저수지에 대해 관측값과 비교한 $R^2$는 0.44~0.81로 나타났다. 회귀식을 이용하여 평년(1976-2005) 대비 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 산정하여 ROC 분석을 수행한 결과, 극심한 가뭄의 경우 2년(2015~2016) 평균 적중률은 0.64로 겨울의 적중률이 0.70으로 가장 높았고, 여름의 적중률이 0.58로 가장 낮게 나타났으며, 봄과 가을의 적중률은 각각 0.59, 0.68로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 회귀식은 가용한 관측자료 및 1~3개월의 장기 기상전망자료 기반의 월단위 저수율 전망자료 생산이 가능하므로, 이를 기반으로 농업가뭄 전망정보의 생산이 가능할 것으로 판단된다.
농업용수 회귀율을 조사하기 위하여 2003년 관개기 동안 많은 실측을 수행하였다. 본 연구지역은 경상남도 창녕군에 위치한 대암양수장 유역일원이다. 관개용수를 공급하기위하여 건설된 대암 양수장 유역 내 논에 대하여 물수지분석을 실시하였다. 본 연구지역에서의 일 강우량 자료를 수집하였으며, 또한 관개율, 배수율, 침투 및 증발산을 실측하였다. 관개량과 배수량은 기록형수위계(GTDL-L10)를 설치하여 관계기 동안 지속적으로 관측하였다 침투 및 증발산은 직경 3mm PVC 감수심계 및 직경 200mm PVC 침투계를 이용하여 측정하였다. 총관개량 및 총 지표배수량은 654.7mm와281.2mm로 나타났으며, 총 침투량과 총증발산량은 각각 36.0mm 및 160.0mm였고, 일평균 증발산량은 4.3mm/d 였다. 신속회귀율과 지연회귀율은 각각 43.0% 및 5.5%로 전체회귀율은 48.5 %로 나타났다. 따라서, 본 시험지구에서 공급된 관개용수량이 설계기준보다 훨씬 많은 양의 관개용수를 공급하고 있음을 알 수 있었다. 이는 적정한 용수관리원칙 보다는 지역주민들의 요구에 의한 과다공급으로 인한 부적적한 용수관리에 기인하는 것으로, 추후에 농업용수설계기준을 현실에 맞게 변경해야함을 의미한다.
4층구조인 다층퍼셉트론으로부터 입력층을 제외한 각 측의 출력성분을 하위은닉층으로 귀환하는 3모델의 다층회귀신경망을 구성하고, 각 모델별 망의 크기에 따른 음성인식성능을 분석 비교한다. 과거의 입력신호를 출력층에서 예측하여 오차신호를 계산하고, 이 오차신호가 최소화하는 방향으로 연결세기를 조정한다. 실험결과 3회귀모델중 상위은닉층의 회귀연결방식이 가장 양호한 인식율을 나타내었으며, 각 망 공히 상, 히위은닉층의 뉴런수 10, 15개, 예측차수 3, 4차 일 때 인식성능이 양호하였다. 그리고 회귀신경망이 비회귀신경망에 비해 인식율이 크게 향상된다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.
무형자산의 가치평가에 많이 사용되고 있는 수익접근법과 시장접근법의 특성을 모두 가지고 있는 로열티공제법을 사용하여 지식재산권의 경제적 가치를 평가할 때, 로열티공제법의 중요한 투입변수인 로열티율을 객관적으로 산정하는 수리적 모형을 제시한다. 이를 위하여 미국의 특허침해 손해배상액을 로열티율로 산정한 판례를 참고로 하여 로열티율을 종속변수로, 당해 특허권의 특허지표를 독립변수로 하여 로열티율 산정 회귀모형을 적용한다. 또한 미국의 당사자계재심(Inter-Partes Review)판례를 참고로 하여 특허무효거절 결과를 종속변수로 하고 당해 특허권의 특허지표를 독립변수로 하여 로지스틱회귀 모형을 적합시킨다. 최종 로열티율은 위의 로열티율 산정 회귀모형에서 산출된 로열티율과 로지스틱회귀모형에서 산출된 특허무효거절 확률을 결합하여 산정한다. 마지막으로, 본 논문에서 구축된 모형에 의해 산정된 로열티율과 기준 방식에 의해 산정된 로열티율을 비교하여 제안된 모형의 객관성과 신뢰성을 분석한다.
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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