본 연구의 목적은 다양한 하수관망과 하천을 포함하는 복잡한 토지이용으로 구성된 도시유역으로서는 비교적 유역면적이 큰 유역의 홍수예보모형으로 수문모형과 수리모형을 연계하는 방법을 제안하고, 이를 유역면적이 약 $300km^2$에 해당하는 중랑천 유역에 적용하여 적용 가능성을 평가하고자 한다. 본 연구에서 수문모형으로는 SWMM과 수리모형으로서는 HEC-RAS 모형을 선정하였으며, 적용대상유역인 중랑천 유역은 25개의 소유역으로 구분되었다. SWMM모형은 각 소배수구역의 지표흐름 및 하수관망 흐름 해석을 수행하며, HEC-RAS 모형은 하천에서의 부정류 흐름 해석을 수행하였다. 또한, 이들 각 모형의 입출력과 모형의 원활한 연계운영 및 효과적인 결과 표출을 위하여 GUI 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템은 적용대상지역의 실측자료를 이용하여 모형 매개변수를 추정하였으며, 또한 모형의 적용성을 검증하였다. 적용대상지역의 주요 두 지점에 대해 모형의 적용성을 검토한 결과, 상관계수는 0.82-0.98, 모형 효율성 계수는 0.60-0.92의 범위를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 맨홀의 초과유출과 하천 종 횡 단면의 수면곡선으로 맨홀 월류로 인한 내수침수 및 하천저수호안의 예측 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 중규모 이상 대규모 도시유역의 홍수예보 수문모형으로 활용 가능한 것으로 판단된다.
본 연구는 퍼지?이론을 도로포장(道路鋪裝)의 공용성(共用性) 평가에 응용하기 위하여 수행되었다. 포장의 견실도(堅實度)와 포장에 가해지는 외력 및 포장의 현재상태에 근거하여 포장을 평가하는 모델을 개발하였다. 퍼지 종합평가를 위하여 설정된 거리등급지수(Gd)의 값이 가장 적절히 균형을 이루도록 5등급의 등급퍼지?과 3등급의 경중(輕重)퍼지?을 설정하였다. 또한 평가기준과 그에 상응하는 퍼지등급척도를 제시하였으며 설정된 평가기준에 준하여 공용성을 평가하는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 각 항목에 대한 Input 값을 질의 문답식으로 화면을 통하여 문의하고 자판을 통하여 사용자가 넣어 주어 수행되도록 작성되었다. 본 연구에서 제시된 퍼지이론에 근거한 포장공용성(鋪裝共用性) 추정기법을 실제 data를 이용하여 수행하여 본 결과 일정도로의 미래 기능수행가능성 추정과, 시범구간의 Gd 값과의 비교 수치를 사용한다면 그 실용가능성이 높음을 알 수 있었다.
Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.
본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.
본 연구의 목적은 중서부태평양(WCPFC) 수역 우리나라 원양연승어업의 눈다랑어 생산함수를 추정하여 규모 수익을 분석하는 것이다. 분석에 있어 투입요소는 선원수, 선박톤수, 투입낚시수, 눈다랑어 자원량 그리고 산출요소는 눈다랑어 생산량으로 하는 Cobb-Douglas 형태의 생산함수를 추정하였다. 함수 추정에 앞서 투입요소 중 눈다랑어 자원량은 Bayesian State-space 모델로 추정하였다. 생산함수 추정 결과, 하우즈만 검정을 통해 고정효과 모델이 선택되었고, 선원수를 제외한 선박톤수, 투입낚시수, 눈다랑어 자원량이 눈다랑어 생산량에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 생산함수의 투입요소를 바탕으로 규모 수익 수준을 분석한 결과, WCPFC 수역에서 눈다랑어를 조업하는 원양연승어업은 규모 수익 체증(IRS)의 성격인 것으로 추정되었다.
최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히고자 한다.
토양수분은 사면에서의 수문학적 과정의 가장 중요한 요소이며, 불포화대에서의 흐름을 결정하는 중요요소이다. 본 연구는 전이함수모형을 이용하여 토양수분의 시간적 공간적 분포 양상을 인지하고자 한다. 이를 위하여, 광릉 수목원 슈퍼사이트 원두부 소유역 내에서 TDR을 이용하여 2시간 간격으로 연속 측정한 10cm 깊이의 토양수분 결과를 전이함수를 통하여 분석하였다. 강우 자료를 입력변수로, 지표면으로부터 10cm 깊이의 실측 토양수분 자료를 출력변수로 선정하여 단일 입출력 전이함수를 전개하였다. 토양수분의 계절적인 변화를 분석하기 위해 5월과 9월의 전이함수를 비교하였다. 시계열 전이 함수는 크게 자료의 전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 전개되며 10cm 깊이의 토양수분과 강우의 상관관계를 보여준다. 도출한 전이함수 시계열 모형에서 10cm 깊이의 토양수분은 강우에 의한 영향이 지배적이었으며, 지점별 경사에 따라 토양수분의 변동성이 크게 차이를 나타내지 않았다. 이는 10cm 깊이의 토양수분 변동량은 각 지점의 경사보다 강우에 의한 반응이 우세하다는 것을 시사한다. 계절별로 상이한 모의 결과는 식생의 활동이 활발한 5월에는 식생이 토양수분 이동에 많은 영향을 미치며 식생이 토양수분을 해석하는데 중요한 변수로 작용함을 나타낸다. 본 연구 결과는 광릉 산림과 같은 복잡 경관에서 토양수분의 분포를 이해하는 기반자료가 될 것으로 기대된다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
본 연구는 자본과 노동의 요소투입물의 증가가 환경오염의 증가를 유발한다는 Byrne (1997)모형과 기술축적도 환경오염을 유발하는 Bovenberg and Smulders (1995)모형을 혼합한 이론적 모형을 구축하고 경제성장률 제약조건식을 도출하여 경제성장과 환경오염관련 변수 간의 관계를 실증분석하였다. 도출된 경제성장률 조건식에서 경제성장률은 상대적인 소비와 오염의 비효용이 감소할수록, 할인율이 감소할수록, 오염저감기술수준이 증가할수록, 기술생산성 파라메타가 증가할수록 증가함을 보였다. OECD 20개국 패널자료를 이용한 실증분석에서 노동생산성이나 총고정자본, 기술이전과 같은 성장관련 주요 변수들은 모두 유의한 것으로 나타나 경제성장 관련 기존의 연구결과와 다르지 않았다. 그러나 경제성장에 대한 환경오염변수의 추정계수가 유의한 값으로 나타나지 않아 이론적으로 도출한 경제성장률조건식의 설명에 한계가 있으나 오히려 환경쿠즈네츠곡선가설의 존재여부를 판단할 수 있는 실증분석 연구과제를 남기는 데 의미가 있다고 본다.
Globally, agriculture is one of the largest consumers and polluters of water resources, contributing to the unsustainable use of limited water resources. To reduce the resource use and environmental footprints associated with current and future food systems, researchers and policy makers have recommended the transition to sustainable and healthier diets and the reduction of food loss and waste along the food supply chain. However, there is limited information on the synergistic effects and trade-offs of adopting the two measures. In this study, we assessed the water-saving potential of the two measures in South Korea using environmentally extended input-output relying on the EXIOBASE database for the reference year 2020, along with scenario analysis to model the potential outcomes. Specifically, we analyzed scenarios where meat consumption was reduced by 30% and 50% and in combination with a 50% reduction in food waste at the consumption stage for each scenario. According to our findings, by considering individual measures of dietary change and food waste reduction, shifting to a diet with 30% and 50% less meat consumption could lead to reduction in water footprint by 6.9% and 7.5%, respectively, while 50% reduction in food waste at the consumption stage could save about 14% of water footprint. However, the synergistic effects of the two measures such as 30% less meat consumption and 50% food waste reduction, and 50% less meat consumption and 50% food waste reduction result to 20% and 24% reductions in water footprint, respectively. Moreover, our findings also showed that increasing food consumption with high environmental impacts could promote resources use inefficiency when waste occurs. Thus, policy strategies that address synergistic effects of both dietary change and food waste reduction should be strengthened to achieve sustainable food system. International and national policies can increase resource efficiency by utilizing all available reduction potentials while considering strategies interactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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