첨두홍수량 자료는 홍수예경보 및 치수계획수립 등 하천관리에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모 홍수가 발생 시 악천후가 동반된 기상상황이나, 현장 접근이 어려운 환경적 조건과 예산 및 인력 부족 등에 의한 불가피한 문제로 첨두홍수량을 측정하는데 어려움 있다. 따라서 일반적으로 수위-유량관계곡선식을 이용하여 첨두홍수량을 산정하지만 단순 고수위 외삽 추정을 통해 개발된 곡선식을 이용한 첨두홍수량 산정에 있어서는 주의가 필요하다. 이러한 경우 홍수가 지나간 후 현장조사를 통해 획득한 위치, 표고, 횡단면적 등 홍수흔적(flood marks)을 가지고 경사면적법(slope-area method)과 같은 간접적인 방법으로 첨두홍수량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 2018년 큰 호우사상이 발생한 내성천의 지류인 서천의 영주시(월호교) 지점과 남강의 산청군(하촌리) 지점에서 홍수흔적 조사를 통해 지점별 두 개의 단면을 선정하였다. 영주시(월호교) 지점의 두 단면 간 거리는 약 90m, 높이차는 약 0.21m로 조사되었고, 산청군(하촌리) 지점의 두 단면 간 거리는 약 330m, 높이차는 약 0.47m로 조사되었다. 경사면적법을 이용한 첨두 홍수량 추정에 적용된 조도계수는 '서천 하천기본계획(2014)', '남강 하천기본계획(2013)'에서 계획 홍수량 산정에 적용된 조도계수 0.029와 0.025를 적용하였다. 영주시(월호교) 지점은 2018년 9월 4일 발생한 호우사상의 첨두수위 5.59m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $1,127.8m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $1,105.9m^3/s$로 약 -1.98%의 편차율이 발생하였다. 산청군(하촌리) 지점은 2018년 8월 26일 발생한 호우사상의 첨두수위 6.75m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $3,435.0m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $3,233.3m^3/s$로 약 -6.24%의 편차율이 발생하였다. 경사면적법을 이용하여 추정된 첨두홍수량은 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량과 편차율이 지점별 ${\pm}10%$ 이내의 근사한 범위로 산정되었다. 따라서 경사면적법을 이용한 첨두홍수량 추정 방법의 적용에 있어서 적절한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 CCHE2D와 EFDC모형을 이용한 모의를 통하여 격자의 횡단해상도에 따른 물리적 지형의 재현성과 모의결과에 대한 영향을 검토하고자 하였다. 낙동강 금호강 유입구간을 대상으로 2006년 강우사상에 대한 부정류모의를 통하여 면적고도곡선과 대상구간내 수위관측소 지점에서의 실측치와 모의치간의 비교를 통하여 구성격자망의 적정성 및 모의결과에 대한 영향을 각각 검토하였다. 일반적으로 격자 해상도의 증가는 계산시간의 증가를 야기하므로 수행 내용과 목적, 계산의 효율성 측면에서 적절한 격자해상도의 선택이 필요하다. 정밀한 모의를 위해서는 고해상도 격자를 이용한 모의를 수행해야 하나, 빠른 의사결정이 요구되는 홍수기와 같이 모형수행의 효율성을 고려해야 하는 경우에 적용 가능한 물리적 지형의 재현성과 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 있는 적정 격자 해상도가 존재함을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a systematic hull form variation technique which automatically satisfies the displacement constraint and guarantees a high level of fairness. This method is possible through multiple parameter correction curves. The present method is to improve the hull form variation method based on parametric modification function and consists of two sub-categories: SAC variation and section lines modification. For SAC variation, the utilization of two B-Spline curves satisfying GC1 condition led to the satisfaction of displacement constraint and high level of fairness at the same time. Section lines modification methods involves in using two fuctions: the first is the waterplane modification function combining two cubic splines. the other function is the sectional area modification function consisting of 2nd order polynomial over the DLWL(Design Load Waterline) and 3rd order polynomial below the DLWL, This function enables not only the fundamental U-V section shape variation but also systematically modified section lines. The present method is expected to be more useful in the hull form optimization process using CFD compared to the existing method.
댐 운영에 있어서 필요한 수문자료는 강수량, 수위, 유량, 저수량 자료 등이 있다. 이중 저수량은 주로 댐수위-저수용량 곡선식을 이용하여 계산한다. 댐수위-저수용량 곡선식은 댐 부근에서 계측 되는 한 개의 수위자료를 이용하여 저수용량을 산정하며, 이는 큰 저수지 면적과 저수지 수면이 일정하지 않다는 것을 고려할 때 큰 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 음향 도플러 유속계 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 이용하여 보성강댐 저수지 수면경사를 실측하고, 동시에 실시간 이동측위시스템인 RTK-GPS(Real Time Kinematic)를 이용하여 이를 검증하였다. ADCP는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 유속, 유량 및 측량이 가능한 장비이며, RTK-GPS의 경우 정밀한 위치정보를 가지고 있는 기준국의 위상에 대한 보정치를 실시간으로 이용하여 오차가 ±0.03m 이하인 것으로 알려졌다. 보성강댐의 하류에서 ADCP와 RTK-GPS를 장착한 보트를 저수지 종방향으로 처음부터 끝까지 이동하여 약 7.5km 종단측량을 실시하였고 저수지 지형적 특성을 고려하여 약 700m마다 횡단측량을 실시하여 종방향뿐만 아니라 횡방향 수면차도 조사하였다. 그 결과 보성강댐의 상류로 갈수록 수면경사가 전체적으로 상승하는 경향을 보였지만 일부구간에서 수위가 하강하는 경우도 발생하였다. 이는 미약하지만 저수지 내에 흐름이 발생하고 이 흐름에 따른 통제가 변화되는 것과 중간에 유입되는 지류의 영향 등으로 구간별로 수면경사 차이가 발생하는 것으로 추정된다. 횡방향 수면차는 지류가 유입되는 일부구간에서 다소 차이를 보였지만 큰 영향을 없는 것으로 판단된다. 보성강댐 저수지 수면을 종방향 및 횡방향으로 실측한 결과 구간별로 차이를 보였으며 최대 EL. 126.60m, 최소 EL. 126.33m 나타났다. 댐 상류 부근의 수면높이 EL. 126.50m와 비교하면 +0.10m, -0.17m 차이를 보였으며 이는 저수량 산정에 큰 오차를 발생시킨다. 효과적인 댐 운영을 위해서는 유입량 및 유출량을 정확하게 산정하는 것도 필요하지만 저수량을 정확하게 파악하는 것 역시 필요하다. 저수량을 정확하게 산정하려면 수킬로미터가 넘는 저수지 크기를 고려하여 수면경사를 실시간으로 계측하는 등의 노력이 필요한 것으로 판단된다.
목적 : 폐 FDG PET 동적영상을 분석하는 다양한 분석 방법을 개발하고 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3구획 추적자 역학 모형(5매개변수 모형, 6매개변수 2관심영역 모형)으로 얻은 매개변수 값을 서로 비교, 분석하여 각 분석 방법들의 종양 진단 정확성과 유용성에 대해 고찰하였다. 대상 및 방법 : 22명의 폐종양 환자(9명: 양성 종양 환자(과오종: 1, 활동성 염증: 8), 13명: 악성 종양 환자(기관지 세포암: 5 포함))에게 약 370 MBq (10 mCi)의 FDG를 정맥 주사한 후, GE Advance 양전자방출단층촬영장치를 이용하여 56분 동안 PET 동적영상을 얻은 후, 감쇠보정하여 횡단면 영상을 얻었다. 환자의 몸무게와 혈장 포도당 농도로 규격화된 SUVglu를 계산하였으며, 패트랙 도표 분석법과 3구획 5매개변수 모형과 3구획 6매개변수 2관심영역 모형을 이용하여 FDG 섭취상수($K_{pat},\;K_{5p},\;K_{6p}$)와 당대사율($MR_{pat},\;MR_{5p},\;MR_{6p}$)을 구하였다. 다양한 분석 방법들로 얻은 매개변수들을 수신자판단특성곡선으로 분석하였으며 곡선 아래 면적을 구하였다. 결과: 다양한 분석방법으로 측정한 악성과 양성 병변의 섭취상수와 당대사율은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 방법으로 구한 수신자판단특성곡선 아래 면적은 다음과 같다: $SUVglu:\;0.73,\;K_{pat}:\;0.66,\;MR_{pat}:\;0.77,\;K_{5p}:\;0.71,\;MR_{5p},\;0.73,\;K_{6p}:\;0.70,\;MR_{6p}:\;0.78.\;K_{pat} $와 $MR_{pat}$의 곡선 아래 면적은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 결론: FDG PET 동적영상을 이용한 다양한 추적자 역학 분석 방법을 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 개발하였다. 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3 구획 모형 분석법 둥에 의한 정략적 매개변수의 정확성은 유사헌 것으로 관찰되었다. 추적자 역학 분석 방법으로 얻어진 정량적 매개변수는 객관적 수치정보를 제공하므로써 FDG PET의 유용성을 증가시킬것으로 기대되며, 정량적 매개변수의 임상적 유용성을 밝히기 위해서는 활동성 염증, 과오종이나 기관지 세포암 확률이 낮은 환자군을 대상으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 구획경계선(區劃境界線)이 토양물리성(土壤物理性)의 공간변이(空間變異)에 미치는 영향을 알기 위하여 10년전 구획정리(區劃整理)로 논을 전전환(田轉換)한 맥류연구소(麥類硏究所)의 시험포지 화동(華東)미사질식양토(Fine clayey, mixed, mesic family of Aquic Hapludalfs)를 공시토양으로 하여 필지경계선(筆地境界線)을 횡단(橫斷)하여 토양물리성(土壤物理性)을 조사하고 조사성적을 고여(古與) 통계학적(統計學的) 방법(方法)과 지질(地質) 통계학적(統計學的) 방법(方法)으로 공간변이성을 해석하였다. 토양입경분포(土壤粒徑分布)는 10m 간격으로 $15{\times}15$ Grid의 교차 225 지점에서 채취한 토양시료를 이용하였고 포장용수량(圃場容水量), 전용적밀도(全容積密度), 포화수리전도도(飽和水理傳導度)등에 대한 물리성은 조사대상면적의 일부분에 대하여 2.5m 간격으로 $18{\times}33$ Grid의 교차지점중 594지점에서 포장조사법으로 직접 측정하였다. 시험 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 토양물리성(土壤物理性)의 변이계수(變異係數)는 4.8%에서 128.8%범위였다. 변이계수(變異係數)는 크기로 보아 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 고변이군(高變異群)으로 분류되었고, 전용적밀도(全容積密度)는 저변이군(低變異群) 그리고 기타 다른 물리성은 중변이군(中變異群)으로 분류할 수 있다. 2. 측정된 값의 평균치로부터 신뢰수준 95%에서 허용오차 10%이내의 정확성을 나타낼 수 있는 시료수는 포장용수량(圃場容水量)이 1개로 가장 적었고 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 687개로 가장 많은 시료수가 요구되었다. 기타 다른 물리성(物理性)은 6-69개의 범위를 나타내었다. 3. 도수분포곡선(度數分布曲線)과 Fractile diagram의 분석 결과 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 대수변환시(對數變換時) 정규분포성(正規分布性)을, 기타 다른 물리성은 실측치(實測値)가 정규분포성을 보였다. 도수분포곡선(度數分布曲線)상에서 평균치(平均値), 중앙치(中央値) 및 최빈치(最頻値)가 차이를 나타내는 특성의 산술평균(算術平均)은 곡선상의 평균에 비해 오차를 유발할 가능성이 컸다. 4. 계열상관(系列相關) 분석(分析)에 의하면 토양물리성(土壤物理性)은 모두 유의성 있는 종속성(從屬性)이 인정되었다. 자기상관(自己相關) 분석(分析) 결과(結果)는 남북방향으로 정상성(定常性)을 가지며 7.5~40m의 영향권(影響圈)을 보였고 토양 깊이간에도 차이가 있었다. 특히 토양의 깊이 50~60cm에서 대부분의 물리성이 비정상성(非定常性)을 보였다. 동서방향으로는 30㎝의 주기성(週期性)을 보이는 것이 특징적이며 구획폭(區劃幅)과 일치하여 구획에 따른 영농관리가 토양의 공간변이성(空間變異性)을 유발하는 원인들중 하나로 생각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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