• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.661-670
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• 2020

최근 지진재해의 규모가 점차 증대됨에 따라 세계적으로 개별 시설물에 대한 내진성능평가와 관련한 연구가 다수 진행되고 있다. 상수도 시스템은 타 기반 시설에 비해 설치범위가 광범위하고 그 구성요소가 다양해 고려할 것이 많아 지진에 대한 안정성을 정확하고 효과적으로 확보하기 힘든 실정이다. 따라서 지진을 대비한 상수도 시스템의 내진성능 평가 방안을 연구하고 개발할 필요가 있다. 지진에 의한 상수도 시스템의 내진성능을 평가하기 위해 지반운동예측식(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)이 활용된다. GMPE는 지진 규모 등과 같은 독립변수 와 PGV (Peak Ground Velocity), PGA (Peak Ground Acceleration)와 같은 지반운동 등을 고려하여 산정하게 된다. 우리나라에서 발생된 높은 강도의 지진 데이터는 현재까지 많이 축적되지 않아 특정 지진에 국한된 데이터를 활용하여 GMPE를 결정하는 등의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 우리나라에서 계측된 지진 데이터를 활용하여 국내 지진 모의에 적합한 GMPE를 선정하고자 하였으며, 이를 위해 기존 국내 지진을 기반으로 산정된 GMPE식을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 결정된 적정 GMPE는 상수도관망의 수리학적 내진성능 평가에 직접적으로 활용 가능하다. 즉, 파손확률 모형과의 연계를 통한 지진시 관로 파손률의 정량화가 가능하며, 파손 및 누수에 의한 단수지역 파악 등과 같은 피해범위 산정시 보다 객관적이며 합리적인 결과 도출이 가능하다. 최종적으로 이와 같은 내진 성능 정량화 결과는 지진재해가 발생하였을 경우 그 피해를 최소화할 수 있는 최적 복구방안 마련과 선제적 관망 내진설계의 기준 자료로 활용될 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권12호
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• pp.792-800
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• 2012

본 연구는 남한강과 북한강 유역 내 경작지 각 3개소(site A, B, C)를 대상으로 Web GIS-based VFSMOD System의 HUFF & SCS UH-based VFS Design Module을 적용하여 강우 시 경작지에서 유출되는 고형물질 유출저감을 모의하였다. 북한강 유역 내에 위치한 site A의 노지 밭의 토지경사도 5%, 강우 106.2 mm 조건에서 고추 및 옥수수를 재배할 경우, 70% 이상의 고형물질 유출저감 효율을 얻기 위해서는 초생대 폭이 최소 0.5 m 이상, 토지경사도 10%인 경우 70% 이상의 고형물질 유출저감 효율을 얻기 위해서는 초생대 폭이 최소 1.0~1.5 m 이상 유지해야 한다. 남한강 유역 내에 site B의 노지 밭의 토지경사도 5%, 강우량 95.1 mm 조건에서 토마토 및 땅콩을 재배할 경우, 70% 이상의 고형물질 유출저감을 위해서는 초생대의 폭이 최소 0.5 m, 토지경사도 10%인 경우 50% 이상의 고형물질 유출저감을 위해서는 최소 1.0 m 이상의 폭을 갖는 초생대를 설치해야 하는 것으로 나타났다. 남한강 유역 내에 site C의 노지 밭의 토지경사도 5%, 강우량 102.6 mm 조건에서 고구마 및 콩을 재배할 경우, 64.0% 이상의 고형물질 유출저감을 위해서는 초생대의 폭이 최소 1.0 m, 초생대를 설치해야 하는 것을 분석되었다. 또한, 동일한 조건에서 강우지속시간 2시간의 강우량을 151.2 mm로 증가시킬 경우, 62.0% 이상의 고형물질 유출저감을 위한 초생대의 최소 폭은 1.0 m 이상 설치해야 하는 것으로 분석되었다. 초생대 시설은 경작지와 같은 토지이용 시 친환경적인 고형물질 유출저감 방안으로 검토될 수 있으며, Web GIS-based VFSMOD System을 이용하여 다양한 토지특성과 강우 사상을 반영하여 적정한 규모의 초생대 설계가 가능할 것으로 분석되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.119-126
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• 2015

본 연구에서는 불규칙적인 종양의 움직임에서 각각의 움직임 파라미터에 의해 발생되는 토모테라피 장비의 선량 오차 특성을 분석하여, 각각의 파라미터가 선량에 미치는 효과를 확인하기 위해 간소화된 이론 모델을 적용, 시뮬레이션 분석을 수행하고자 한다. 간단한 분석적인 모델이 tumor motion parameters에 의한 motion-induced dose error를 분석하기 위해 사용되었다. 분석적인 모델은 실제 tomotherapy 장비를 이용한 static dose와 Simulated tumor motion를 이용하여 dose profile을 획득하는 것이다. 본 연구에서는 Static dose를 얻기 위해 Hi-art tomotherapy unit을 이용하였다. Simulated tumor motion은 internet accessible respiratory trace generator (RTG) program을 이용하여 획득되었다. 종양의 움직임은 불규칙한 정도가 큰 케이스와 작은 케이스, 실제 환자의 종양 움직임을 모사한 케이스로 구분하였다. 불규칙도가 작은 케이스의 경우 종양의 진폭, 주기, 베이스라인 등 종양 움직임 파라미터에 10% 변동을 인가 하였으며, 불규칙도가 큰 케이스의 경우 40%의 변동을 인가 하였다. 위상변동 케이스의 경우 종양의 초기위상이 end inhale, mid exhale, end exhale, and mid inhale으로 나뉘어 졌고, 시뮬레이션을 통해 획득된 각각의 선량분포결과가 비교되었다. 또한, 환자 케이스에서는 임상과 동일한 조건에서의 종양 움직임을 인가하여 선량 오차를 획득하였다. 종양의 움직임에 의한 선량은 시뮬레이션 과정을 통해 계산되었으며 이를 종양의 움직임이 없는 케이스와 비교하여 종양 움직임이 선량에 미치는 영향을 확인했다. 진폭, 주기, 베이스라인 등 종양 움직임 파라미터가 불규칙하게 변하는 경우, 종양이 불규칙하게 움직이는 케이스의 경우 불규칙도가 큰 케이스의 경우가 불규칙도가 작은 케이스와 규칙적으로 움직이는 케이스보다 더 큰 선량오차가 발생하였다. 상쇄 효과는 종양움직임의 불규칙성에 반비례하기 때문에, 종양 움직임의 불규칙성이 큰 케이스의 경우 불규칙성이 작은 케이스, 종양의 움직임이 규칙적인 케이스에 비해 더 적은 상쇄 효과가 발생하였다. 위상변동 케이스의 경우, 불규칙한 종양의 움직임 케이스에서 규칙적인 움직임 케이스보다 더 큰 선량 차이가 관찰되었고, 또한 환자케이스에서 규칙적인 종양의 움직임의 경우보다 더 큰 선량의 차이가 발견되었다. 본 연구에서는 불규칙적인 종양의 움직임에서 각각의 움직임 변수들의 불규칙성에 따른 발생되는 토모테라피에서의 선량 오차 특성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 불균일한 종양 움직임의 불규칙성을 제어하는 것에 대한 중요성을 확인할 수 있었고, 이러한 불균일성의 제어의 경우 복부압박이나 호흡 훈련을 통해 해결이 가능할 것으로 생각된다.

• 대한핵의학회지
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• 제31권1호
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• pp.19-29
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• 1997

목 적 : 본 연구의 목적은 IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용하여 혈류공급량, 도파민 운반체량 그리고 시간의 함수인 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하고 간편화된 정적 영상을 얻을 수 있는가의 가능성과 그 경우 도파민 운반체량의 변화를 어느 정도 반영하는가를 측정하고자 하는 것이었다. 또한 실제 결합능을 나타낸다고 가정된 $k_3/k_4$의 비를 반영하는 (BG-OCC)/OCC와 (ABBG-ABOCC)/ABOCC의 비를 이용한 방법과 그래프적 분석 방법의 정확성 및 유용성과 방사성의약품의 약역학을 분석하는 기법을 연구하고자 하였다. 방 법 : [I-123]IPT와 SPECT로 얻은 약 2시간 동적 선조체 시간방사능곡선, 동적 피 시간방사능곡선, 그리고 삼구획 역학모형을 이용, $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수들을 획득하였다. 위의 동적 피 시간방사능곡선과 속도상수들 중 혈류공급과 관련된 $K_l$ 또는 도파민 운반체량과 관련된 $k_3$의 양을 변경하면서 5분부터 5분씩 증가하여 120분까지의 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하였다. 또한 $k_3$의 양을 변화시킨 데이터를 이용하여 선조체와 후두엽에서의 시간방사능곡선을 계산한 후 각 방법의 정밀도를 측정하기 위해 (BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 비값들과 그래프적 분석 방법을 이용하여 구한 $R_A$값들과 참값 $k_3/k_4$의 관계를 시간방사능곡선과 선형회귀 분석으로 계산하였다. 결 과 : 선조체와 후두엽에서의 $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수는 각각 $1.26{\pm}5.41%,\;0.044{\pm}19.58%,\;0.031{\pm}24.36%,\;0.008{\pm}22.78%$와 $1.36{\pm}4.76%,\;0.170{\pm}6.89%,\;0.007{\pm}23.89%,\;0.007{\pm}45.09%$이었다. 이들 속도상수를 이용하여 얻은 혈류 민감도와 도파민 운반체의 민감도는 30분, 60분, 90분, 120분에 각각 0.50, 0.35, 0.29, 0.23 그리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.207-221
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• 2012

본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.1-14
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• 2022

본 연구는 도시화 과정에서 발생한 도시 열섬현상을 완화하기 위해 도시 내에서 시행할 수 있는 생활권 녹지 조성 방법인 근린공원 조성, 소공원 조성, 주차장 녹화, 가로수 식재, 옥상·벽면 녹화 다섯 가지의 유형에 대해 세부 녹화 시나리오를 설정하여 열환경 개선 효과를 정량적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 열환경 개선 효과를 확인하기 위해 미기후 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met 4.4.6v 모델을 활용하였다. 분석 결과, 공원의 식재 밀도가 높아질수록 기온이 낮아졌으나 사람이 느끼는 온열 체감 정도인 열쾌적성 지수 PET는 기온과 정비례하지 않았다. 수목이 증가하며 기온은 감소하였으나 상대습도가 소폭 증가 및 풍속이 다소 감소하였으며, 특히 PET에 많은 영향을 미치는 평균 복사온도가 수목 밀도와 정비례하지 않아 PET 역시 기온과 다른 양상을 보였다. 소공원은 한 개소 조성 후 효과를 확인하였을 때 최대 56m 반경까지 기온 저감 영향을 주었고, 250m 간격으로 세 개소를 추가 조성한 경우 기온 저감 범위가 약 12.5% 증가하였다. 기온과 달리 PET는 식재된 수목 영역 인근만 영향을 미쳐 소공원 조성 후 주변 환경의 열쾌적성은 큰 차이를 보이지 않았다. 지표면 포장을 아스팔트에서 잔디블록으로 변경하거나 옥상 및 벽면녹화 시행 등은 직접적인 일사 차양의 역할을 하지 않으나 기온 저감에 긍정적인 효과를 주었고, PET는 세 유형 모두 조성 전후 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가로수는 식재 간격이 좁을수록 더 높은 기온 저감 효과를 보였으나, PET는 수목 밀도와 정비례하지 않았다. 가로수 하부 관목 식재의 경우 기온 저감에는 큰 영향을 주지 않으나 열쾌적성 개선에는 긍정적인 영향을 주었다. 본 연구는 도시 열섬현상 해소를 위한 생활권 녹지 조성 전략을 개괄적으로 제시하고 효율적인 열환경 개선을 위한 세부 전략을 수립하는 데에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.