연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
불균질.이방성 대수층에서의 지하수 유동분석을 위하여 지구통계학적 기법을 적용하였다. 연구지역은 대한광업진흥공사의 수문지질조사 사업지구인 전남 함평군 손불면 일대이며, 이 지역 관정의 표고와 지하수위의 선형회귀분석 결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 산간지역에서 차이가 크고, 서해에 인접한 구릉이나 평지에서는 큰 차이가 없다. 표고 등 고선도를 기준으로 2개의 지하수위 분포도를 비교해 보면 코크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서 손불면의 지하수 유동상태를 검토해보면, 지형이 높은 산간지역에서 서해바다에 인접한 평야지역으로 지하수가 유동하고 있다. 불균질 이방성.대수층에서의 지하수 유동분석에 대한 지구통계학적 기법의 실효성을 검토하기 위하여 지하수 유동측정기(model 200 $GeoFlo^{R}$)를 이용해서 2개 지하수공내의 유향을 측정한 결과, 측정된 지하수 유향은 정규크리깅과 코크리깅의 지하수위 등고선도에서 추정된 지하수 유향과 대체로 일치하였다.
공학적 측면에서 확률론적 액상화 재해 작성법이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 실제 액상화 피해 현장의 액상화 가능 지수(Liquefaction Potential Index, LPI)를 이용한 로지스틱 회귀분석으로 액상화 피해 확률을 예측하였다. 또한 이 분석을 바탕으로 광역지역의 액상화 재해도 기법을 제시하였다. 사례 연구로서 미국 세인트루이스 지역 홍수평야의 표준관입시험(273 곳) 결과를 대상으로 LPI를 산정하였고 최대지반가속도를 코크리깅의 이차변수로 적용하여 보간하였다. 연구결과, 일부 구역에서 연약지반과 얕은 지하수위로 인해 LPI 값이 5이상으로 나타나, 액상화로 인한 지반 피해 확률이 0.5 이상으로 예측되었다.
Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.
기상 레이더와 지상강우계를 이용한 실시간 강우산정기법은 전형적인 Marshall-Palmer(M-P) 방법, geostatistic 접근법을 이용한 방법, 회귀분석에 의한 방법, Kalman filter를 이용한 방법 및 실시간 weight mask를 이용한 보정 등 여러 형태가 존재한다. 본 연구에서는 실시간 강우산정을 위한 각 방법의 장단점 및 적용성을 분석하였다. 전형적인 M-P 방법은 잘 알려진 바와 같이 호우사상을 과소 추정하는 단점을 가졌으며 기존 연구자들이 제시한 바와 같이 층운형, 대류형과 같은 강우형태에 따라 다른 Z-R관계식을 가지므로 단일 Z-R관계식으로 강수를 산정함에 있어 한계를 가진다. Geostatistic 기법을 이용한 실시간 강수 산정의 경우, 지상 강우계 정보를 활용하여 강우공간분포를 개선하는 여러 기법 즉 cokriging, external drift 기법 등이 존재함에도 불구하고 과다한 계산시간, 실시간 variogram 산정과 적용상의 문제 등을 내포하고 있다. 실시간 회귀분석을 이용한 강우산정은 실제 적용에 있어 지상 강우계와 레이더 반사도사이의 선형 상관관계에 대한 결정계수가 매우 낮아 기법 적용이 간단한 장점에도 불구하고 적용에 한계를 가진다. Kalman filter기법을 이용한 실시간 레이더 강수산정은 계산시간이 여타 기법보다 많이 소요되어 실시간성을 유지하는데 한계를 가진다. 실시간 weight mask를 이용한 보정기법은 지상강우계 강우강도와 기상레이더 강우강도가 선형상관관계를 가진다는 가정이 대상지역 전체에 균일하게 적용될 수 없음에도 불구하고 기법의 적용이 간편하며 실시간 강우 공간분포를 실제 강우 관측인 지상 강우계 공간 분포 특성을 간접 강우 관측인 기상 레이더 반사도 분포와 결합하여 공간 변화 특성을 잘 나타낸다는 장점을 가지므로 실용적 적용에 있어 장점을 가진다.
본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.
최근 들어 우리나라를 포함한 전 세계적으로 극심한 기후변화와 기상이변으로 집중호우에 의한 피해가 급증하고 있으며, 기상재해에 따른 강우-유출 현상에 관한 정확한 해석이 필요하게 되었다. 국내의 경우에도 1990년 중반부터 매년 국지적 집중호우나 이상호우로 인해 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 대상유역으로 선정한 우이천 유역 또한 강북구의 대표적인 상습침수지역으로 피해 받고 있는 상황이며, 이를 예방하기 위해 홍수범람도 작성, 재해지도 작성 등의 지리정보시스템 기법 및 각종 수해대책이 활발하게 진행되고 있지만 아직은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 우이천 유역에 대한 강우-유출 해석을 위한 분포형 모형인 Vflo$^{TM}$의 적용성을 검토 분석하는 데에 의의를 두었다. 또한 각 격자크기별로 유출량의 변화를 타 모형과의 비교를 통하여 적정성을 검토하였다. 이를 위해 대상유역의 1:1000 수치지형도를 이용하여 50m, 100m, 150m, 200m의 DEM을 생성하였고 ArcGIS 프로그램의 Hydro툴을 이용하였다. DEM을 보간하기 전 총 세 곳의 Sink를 발견하여 조정한 후 Filling하였으며 수치지형도와 정밀토양도로부터 초기 입력자료를 생성한 후 ASCII 파일로 변환하여 분포형 모형에 적용하였다. 또한 VfloTM 를 통해 구성한 격자망을 실제 흐름 방향을 고려하여 최종 유출구로 흐를 수 있도록 격자망을 재구성하였으며, 강우의 공간적 분포 방법으로 Cokriging 기법을 사용하였다. 분석 결과 격자 크기가 작은 경우 오히려 첨두유량이 작게 산정되었는데 이는 배수계통의 변화 및 수치지형도와는 다른 지표면 특성으로 인한 것으로 사료된다. 또한 배수구역의 최적화 결과 전반적으로 실측치와 유사한 값을 나타내었으며, 타 모형과 비교한 결과 비슷하거나 조금 나은 결과를 보였다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 지하수 오염 취약성 평가 방법 중 가장 활용도가 높은 DRASTIC 기법 및 지하수 수치모사 기법을 병행하여 충청남도 부여군 부여읍 일대의 지하수 오염 취약성 변화를 평가하였다. 특히, DRASTIC 기법에서 사용되는 7가지 수리인자들 중 취약성에 대한 민감도가 상대적으로 높고 비교적 장기간 자료의 획득이 용이하지 않은 '지하수위(depth to water)' 인자에 대하여 수치모사 기법을 적용하여 시-자료에 대한 동적 보간을 실시하였으며, 이를 통하여 시간에 따른 지하수위 변화가 지하수 오염 취약성에 미치는 영향을 검토하였다. 연구의 대상 지역은 부여군 부여읍 일대로 충적 대수층을 대상으로 기 실시된 지하수 수위자료를 보정대상으로 하였으며 연구지역의 지하수위 분포양상을 모사하기 위하여 유한차분모델인 MODFLOW를 이용하였다. 지하수 수치모사에는 정류 및 부정류 모사가 모두 실시되었다. 그 결과 기존 지구통계기법을 통한 지하수위 보간에서 가장 큰 가중치를 갖는 지형적 요인뿐만 아니라 유역 암상이나 지질특성 등과 같은 제반 수리지질학적 요인까지 복합적으로 반영하는 지하수위 자료를 얻을 수 있었다. 기존 연구에서 수위자료를 보완할 때 주로 이용되는 기법인 크리깅은 수치모사와는 달리 강우나 계절적 영향, 암상이나 지질등과 같은 요인들은 반영하지 못한다. 또한 수치모사를 통하여 얻어진 수위자료는 부정류 모사가 가능함으로 인하여 풍수기와 갈수기 그리고 평수기의 지하수위 변화 등도 파악할 수 있다는 장점이 있다. 모사를 통하여 얻어진 지하수위 자료와 공동크리깅 방법을 통해 얻어진 지하수위 자료를 입력자료로 하여 연구지역에 지하수 오염 취약성을 비교 평가한 결과 평수기의 경우 유사한 경향의 지하수 오염 취약성을 보였다. 또한 공동크리깅을 통해 분석이 어려운 분기별 지하수 오염 취약성 평가 결과 강우량이 많은 여름철을 포함한 분기와 강우량이 가장 적은 겨울철을 포함한 분기가 뚜렷한 취약성 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 지하수 오염 취약성 평가에 있어 가장 큰 민감도를 갖는 수위자료의 수가 공간적 혹은 시간적으로 부족한 경우 수치모사 적용을 통해 자료의 한계성을 보완할 수 있으며 시간적인 보간이 이루어질 수 있어 유용할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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