본 연구에서는 격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM을 개선한 ModKIMSTORM을 유역면적 $2,293km^2$의 남강댐 유역을 대상으로 적용성을 검토하였다. 공간해상도 500 m의 GIS 입력자료(DEM, 토지피복도, 유효토심도, 토양종류도 등)를 구축하였으며, 5개 태풍(2000년 사오마이, 2002년 루사, 2003년 매미, 2004년 메기, 2006년 에위니아) 및 2개 강우사상 (2003년 5월, 2004년 7월)을 적용하여 모형을 검보정하였다. 모형의 자동평가 기능을 이용하여 모의유량을 실측유량과 비교하였으며, 유역의 출구지점에 대한 매개변수 보정결과 결정계수($R^2$), 모형효율(E), 유출용적편차($D_v$), 첨두유량의 상대오차 ($EQ_p$), 첨두시간의 절대오차($ET_p$)의 평균은 각각 0.984, 0.981, 3.63%, 0.003, 0.48 hr로, 검정에서는 $R^2$, E, $D_v$, $EQ_p$, $ET_p$의 평균이 각각 0.937, 0.895, 8.08%, 0.138, 0.73 hr로 분석되었다. 매개변수와 관련하여 초기토양수분함량이 유출용적에 민감하였고, 하천조도계수가 첨두유량에 가장 민감한 변수로 나타났다. 호우기간동안의 공간적인 결과로부터 수문학적 요소의 작용을 살펴봄으로써 호우시 유역관리에 대한 정보를 얻을 수 있었다.
본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
본 논문은 GIS에 기반한 하천 네트워크에서 임의의 두 지점 사이의 우발적으로 유출된 오염물질의 이동과 거동을 모의하기 위해 새로이 개발된 모형인 ARPTM에 관해 기술한다. ARPTM 모형은 특히 ADCP자료로부터 계산된 하천의 동역학적인 계수인 종분산계수와 이송속도를 일차원 하천 이송-확산 모형에 적용하였다. ARPTM은 GIS 기술을 바탕으로 운영되도록 설계되어 자료의 준비에 있어 기존의 GIS 자료 및 기능들을 편리하게 이용할 수 있도록 하였고 효율적으로 모의 결과를 다양한 방식으로 도시하여 사용자들의 오염물질의 이동에 대한 이해의 편리를 도모하였다. ARPTM은 복잡한 하천 네트워크에서 오염물질의 유출지점으로부터 하류의 관심지점까지의 경로를 신속하게 계산하고 오염물질의 이송거리와 이송시간과 그리고 농도를 제공한다. ARPTM은 또한 자료의 제공 및 결과가 효율적으로 최근에 개발된 GIS에 기반한 Arc River 데이터베이스에 저장되도록 하여 궁극적으로 측정 자료, 모델링, 그리고 여러 사이버 툴을 통합하여 오염물질 이동을 시공간적으로 묘사하여 대단위 유역에서 오염물질 유출에 따른 경고시스템의 구축에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 이상기후 및 기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등으로 발생할 수 있는 피해들을 대비하고 상황에 맞는 대응을 위한 홍수위험지도의 작성을 위하여, 낙동강의 지류인 금호강 유역에 위치하는 대구광역시 서구 지역에 대하여 국 내외 홍수위험지도 작성에 널리 이용되고 있는 FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석을 실시하여 대상유역에 대한 시간별 침수심과 유속을 계산하고, USBR의 Downstream Hazard Classification Guidelines에 제시된 홍수위험 분류기준에 의거하여 홍수위험지도를 작성하는 연구를 수행하였다. FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석은 100년 빈도 강우에 대하여 제방의 붕괴가 발생하지 않고, 월류를 통한 제내지로의 유입만 발생한다는 가정 하에 모의을 실시하였고, 대상유역에서는 100년 빈도 강우에 대하여 금호강유역에 위치한 비산동 지역의 제방에서 월류를 통한 홍수가 발생하는 것으로 확인되었으며, 하도 및 제내지에서의 2차원 침수해석 결과로 얻어진 각 Node에 대한 매시간별 수심과 유속에 관한 정보를 이용하여 홍수위험정도를 분류하였다. 본 연구방법을 통한 지역별 침수심도 및 홍수위험지도가 구축된다면 홍수로 인한 제방붕괴 또는 월류 시 지역 주민들의 비상대처 행동양식을 시스템화 할 수 있을 것이며, 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 세분화된 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
경부고속철도가 2004년 4월에 개통되어 운행되고 있으며, 이로 인해 교통체계의 변화와 함께 그에 따른 광역교통 네트워크의 변화를 초래하고 있다. 하지만 고속철도가 개통되어 정착단계인 현시점에서 고속철도 이용수요가 당초 목표치의 60%정도밖에 되지 않아 경부고속철도의 도입효과에 의구심을 던지는 견해도 만만치 않다. 고속철도 이용수요가 기대치에 못 미치는 이유로 고속철도의 값비싼 운임 등을 들 수 있으나 그에 못지않게 연계교통체계의 중요성을 지적할 수 있다. 문전수송(door-to-door) 서비스를 갖춘 승용차와는 달리 고속철도와 같은 대중교통은 출발지에서 역까지의 혹은 역에서 목적지까지의 연계교통서비스에 따라 그 이용정도가 크게 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 고속철도 시대에 부응하여 지방대도시 정차역, 특히 동대구역을 중심으로 연계교통시스템의 현황을 분석하고, 다항로짓모형을 이용한 고속철도 연계교통수단 선택모형을 구축하는 것이 목적이다. 고속철도 연게교통수단으로 버스, 지하철, 택시, 승용차, 도보 및 기타로 구분하였고, 모형의 추정결과는 모든 변수들의 파라메타 값이 논리적으로 합당한 부호를 나타내었다. 특히 접근통행시간, 접근통행비용 등이 모두 음(-)의 부호를 가지면서 통계적 유의성이 있는 것으로 나타나 접근통행시간과 접근통행비용이 연계교통수단 선택에 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 주민기피시설인 하수처리장 주변에 거주하는 주민들을 대상으로 설문을 통해 하수처리장에 대한 일반인식과 설치 후 환경변화에 대해서 어떻게 생각하고 있는지를 알아보고 지역별로 어떤 차이가 있는지를 다루고자 하였다. 또한 하수처리시설 입지에 영향을 미치는 요인을 실증 분석하고자 했다. 이러한 실증분석을 위해 다변량 분산분석과 다중회귀분석을 이용했으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 전체적으로 하수처리시설은 사회적으로 필요한 시설이며 적절한 보상이 이루어진다면 긍정적으로 고려할 수 있는 시설이라는 의견이 높게 나타났다. 그러나 하수처리시설의 시행과정에 대한 평가는 전체적으로 만족스럽지 못하게 나타났다. 다음으로 하수처리장의 입지와 관련된 결과에서 하수처리장이 자신의 주거지 근처에 입지함에 따른 환경변화에 대한 인식은 지역별로 유의한 차이를 나타내지 않았지만, 그러한 인식에 영향을 끼치는 요인은 지역별로 다소 다르다는 것을 알 수 있었다. 이러한 사실은 앞으로 하수처리장뿐만 아니라 주민들이 기피하는 시설을 건설하고자 하는 경우에 어떤 절대적인 기준이 있는 것이 아니라 오히려 대상지역의 여건과 주민의 반향을 파악하여 그에 맞는 대책이 필요하다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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