국토해양부(현재 국토교통부)가 2000년부터 현재까지 지속적으로 추진하고 있는 국토지반정보 DB구축사업은 2015년 12월 31일을 기준으로 약 21만 공의 지반정보 DB를 국토지반정보 통합DB센터(2017)를 통하여 제공하고 있다. 2007년 시작된 지하공간정보전산화 초기 사업은 정보의 수집에 초점이 맞추어졌다면, 2013~2014년은 수집된 정보의 정밀 정확도를 검증하는 연구가 진행되었다. 최근 시작된 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하고 이 과정에서의 정밀도를 분석할 필요가 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 시추정보 정밀도의 검증 및 향상을 위해 ArcGIS에서 제공하는 지구통계학적 기법인 크리깅 기법과 RMSE의 비교 분석 및 검토를 통해 체계적인 3차원 지반정보 구축을 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다. 또한 구축된 시추정보 DB의 표고자료 및 DEM 자료를 비교 분석하여 표고 자료의 오차를 검증하였다.
본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.
면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.
지반조사자료 관리를 위한 현재의 DB시스템은 점으로 표현되는 시추조사에 한정되었기 때문에 여타 GIS데이터와의 활용이 제한적이었다. 시추공 자료를 이용한 보간으로 지하의 공간적 분포특성을 찾고자 하는 연구들이 있었지만, GIS와의 상호운영이나 지반공학적 특성을 고려치 못하여 실무적으로 활용하기에는 어려웠다. 본 연구에서는 지반정보DB에서 필요한 지반공학 자료를 추출하여 지하공간정보 모델을 생성하였다. 지반정보 클러스터링 프로그램(GEOCL)을 개발하여 시추공구성(비), 지층분류, 지반강도에 대한 클러스터를 생성하였다. 생성된 클러스터의 공간적 분포를 고려하여 지구통계기법의 하나인 권역 크리깅(권역 크리깅)으로 보간을 수행하였다. 최종적으로 수치표고모형과 통합하여 지하공간정보 모델을 생성하고, 지하공간정보 가시화 프로그램(SSIVIEW)를 통해 3차원으로 가시화하였다. 개발된 지하공간정보 모델은 건설공사의 지반해석과 기초설계에 적극 활용되리라 기대된다.
지구통계학적 접근법은 지역화 변수를 모델링하기 위한 방법으로서, 제한된 공간 샘플 자료로부터 불확실성을 평가하고 추정하기 위한 효과적인 방법론이다. 본 연구에서는 추정문제에서 사용할 수 있는 크리깅 기법과 지구통계학적 시뮬레이션에 대해 이론적으로 비교 검토하였다. 시뮬레이션과 달리, 크리깅은 자료의 통계량과 공간 구조를 유지할 수 없으며, 불확실성의 측도를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 불확실성 평가를 위한 지구통계학적 시뮬레이션의 과정을 제시하였으며, RMR의 공간 분포 파악 및 그 불확실성의 평가 과정을 현장 적용을 통해 살펴보았다. 지구통계학적 시뮬레이션은 지반공학적 변수들의 공간 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서, 지구통계학적 시뮬레이션 결과는 다양한 지질학적조건 및 시공 계약 조건하에서 설계자의 의사결정을 위한 유용한 정보로서 활용할 수 있다.
주택시장은 다양한 사회 경제적 특성에 의해 변화하며, 지역별 특성에 따라서도 상이하게 나타난다. 본 연구는 지역별 주택시장의 구조변화요인을 추출하고, 추출된 요인의 지역별 분포패턴을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 첫째, 전국 251개 시 군 구 단위지역을 대상으로 2005~2010년의 5년간의 주택시장에 영향을 미치는 인구 사회 경제적 변수를 추출하였다. 이를 위해 인자분석을 실시하였다. 둘째, 공간통계인 크리깅기법을 이용하여 주택시장의 구조변화요인의 공간적 분포패턴을 파악하였다. 셋째, 통계적으로 유의미하게 집중 또는 분산되는 것인지, 아니면 무작위분포패턴을 보이는지의 여부를 파악하기 위해 공간적 자기상관 분석기법 중의 하나인 Moran I를 사용하였다.
최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.
과압밀된 점토현장에서 수행한 콘관입시헙 자료를 지구통계학 방법으로 분석하였다. 임의로 위치한 28개의 콘 사운딩 자료(A현장)와 일관되게 위치한 38개치 콘 사운딩 자료(B현장)분석에 이용되었다. 크리깅기법을 이용하여 두 현장의 콘 저항에 대한 베리어그램을 개발했다. 개발된 배리오그램은 현장에서와 수직적 상관거리 및 수평적 상관거리를 규명하는데 이용되었으며 이의 결과는 두 시험결과를 상호비교하려면 샘플링이 수평상관지리 이내에서 수행되어야하는 최적샘 플링설계로 이용된다. 베리오그램의 분석결과는 두 현장의 지질학적 형성이 수직적 및 수평적으로 큰 차이가 없음을 확인할 수 있었다. A현장에서의 크리깅한 콘 저항치를 3차원적으로 나타낸 표면은 콘 저항치의 공간적 변동을 이해하는데 도움을 주며 또한 지구통계학적으로 분식된 3차원적 표면은 분석된 현장의 어느위치에서나 최적의 콘 저항치를 나타낼 수 있다는 것을 의미한다.
최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 통계를 이용한 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성이 제안된다. 분석을 위해서 필요한 수질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 경안천 유역의 2000년도 3월부터 11월까지의 월 평균자료를 이용하였다. QUAL2E 모형을 구축하는데 필요한 수리 매개변수는HEC-RAS모형을 이용하여 추정하였다. 수질매개변수의 경우 월평균 실측자료를 바탕으로 1차 신뢰성 분석(FORA)를 이용하여 민감도 분석을 실시하여 수질항목별로 민감하지 않은 매개변수를 제외한 후 보정이 이루어진다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치가 결정된다. 또한 선정된 지점을 기준으로 proportional sampling method(비례표본추출법)를 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도가 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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