In this study, we estimated soil moisture values using the Deep Neural Network(DNN) scheme at the mountainous regions. In order to test the sensitive analysis of DNN scheme, we collected the measured(at the soil depths of 10 cm and 30 cm) soil moisture and DNN input(weather and land surface) data at the Pyeongchang-gun(relatively flat) and Geochang-gun(steep slope) sites. Our findings indicated that the soil moisture estimates were sensitive to the weather variables(5 days-averaged rainfall, 5 days precedent rainfall, accumlated rainfall) and DEM. These findings showed that the DEM and weather variables play the key role in the processes of soil water flow at the mountainous regions. We estimated the soil moisture values at the soil depths of 10 cm and 30 cm using DNN at two study sites under different climate-landsurface conditions. The estimated soil moisture(R: 0.890 and RMSE: 0.041) values at the soil depth of 10 cm were comparable with the measured data in Pyeongchang-gun site while the soil moisture estimates(R: 0.843 and RMSE: 0.048) at the soil depth of 30 cm were relatively biased. The DNN-based soil moisture values(R: 0.997/0.995 and RMSE: 0.014/0.006) at the soil depth of 10 cm/30 cm matched well with the measured data in Geochang-gun site. Although uncertainties exist in the results, our findings indicated that the DNN-based soil moisture estimation scheme demonstrated the good performance in estimating soil moisture values using weather and land surface information at the monitoring sites. Our proposed scheme can be useful for efficient land surface management in various areas such as agriculture, forest hydrology, etc.
구조물의 최적 설계는 유한요소해석과 그것을 상용할 수 있는 컴퓨터 기술의 진보와 함께 발전해 오고 있다. 특히 위상 최적설계는 제한 조건들을 만족하는 구조물의 형상뿐만 아니라 최적 위상을 산출할 수 있다는 점에서 최근들어 많이 사용되고 있다. 일반적으로 유한요소해석은 영계수나 프와송 비와 같은 구조물의 재료특성 계수와 작용 하중 같은 변수들의 확정된 값을 가정하여 사용하나, 실제적으로 이러한 값들은 외부 환경의 영향이나 제조과정의 에러 등으로 인한 불확실성을 가진다. 따라서 정적 또는 동적인 구조응답 해석에서 다른 추이를 보일지도 모르며, 이는 구조물의 최적설계에도 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 구조물의 정적응답 해석에 대해 불확실성을 고려하는 간격 유한요소방법을 이용하여 구조물의 위상최적설계를 수행하고 그 해법을 제시하였다. 구조물의 최적설계 결과는 이전에 사용되었던 결과와 비교를 통하여 그 타당성을 입증하였다. 본 해석방법은 기존의 밀도분포법과 유한요소해석에 의한 위상설계와 비교하여 간단한 방법으로 서 선형 탄성 구조 응답의 불확실성을 고려하는 대체적인 구조물의 위상 최적결과를 예측할 수 있다.
현재 1 km 해상도의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 총일차생산성(GPP) 영상이 8일 간격으로 제공되고 있다. 본 연구에서 MODIS GPP 산출에 사용되는 입력기상(DAO)자료와 광합성유효복사흡수율(FPAR) 자료의 오차를 정량화 하였고, 이들 오차가 MODIS GPP의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 입력자료의 평가를 위해 지상기상관측소의 기상자료를 사용하였고, 구름효과 등을 저감한 FPAR의 시계열을 복원하였다. 평가 결과 입력자료의 오차는 MODIS GPP에서 17% 정도 과대평가되었다. 두 오차 중에서 기상자료의 오차가 주요 원인이었으며, FPAR의 오차는 부차적인 것으로 판명되었다. 다양한 토지피복 중에서 혼효림의 MODIS GPP 오차가 약 20%로 가장 크고, 농경지는 약 11%의 오차를 보였다. 입력자료에 의한 MODIS GPP의 오차는 GPP의 계절변화뿐만 아니라 연간 GPP 변화에도 상이한 결과를 초래하였다. 따라서 MODIS GPP에 내재한 오차는 상당하다고 판단되며, 향후 GPP 모니터링에 응용하기 위해선 상기 기술한 오차 요인들을 저감한 입력자료에 의거해 MODIS GPP를 재가공할 필요가 있다.
글로벌 경제의 불확실성 확대와 저성장 지속에 따른 해외건설시장의 성장 정체에도 불구하고 국내기업은 높은 기술 및 가격경쟁력을 바탕으로 견조한 시장점유율을 유지하고 있다. 그러나 해외건설시장에서 투자개발형사업의 비중이 확대되고 있음에도 불구하고 국내기업의 수주는 일반 도급형 사업에만 지나치게 편중되어 있는 실정이다. 사업발굴, 금융조달, 시공 및 운영까지 종합적인 역량을 요구하는 투자개발형사업에 있어서 안정적인 재원조달과 수익성 확보는 무엇보다 중요한 요인이다. 이러한 관점에서 개발도상국을 중심으로 재원투자를 확대하고 있는 다자간개발은행에 대한 관심 제고는 어느 때보다 절실한 상황이다. 그러나 다자간개발은행에 대한 국내기업의 전략적인 접근은 이뤄지지 않고 있으며 정부의 지원정책도 효율성도 낮은 수준이다. 본 연구는 이러한 필요성와 시급성을 바탕으로 국내기업의 다자간개발 은행에 대한 인식과 진출 실적을 분석하고 다자간개발은행의 투자시장 진출을 위한 민간 및 정부차원의 역량과 정책적 지원 방안을 제시하였다. 연구결과에 따르면 다자간개발은행 투자사업은 입찰의 공정성과 재원조달 안정성이 장점으로 평가되었으며 국내기업의 진출 확대를 위해서는 시장에 대한 체계적인 정보제공, 전담조직의 구성과 운영, 기업 간 과당경쟁 방지, 공적자금과의 연계성 확보 등이 중요한 요인으로 제시되었다.
확률강수량 산정은 하천관리, 수공구조물 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 기초적인 자료 중 하나이다. 실무에서는 대표지속시간에 대해서 지점빈도해석을 통해 확률강수량을 추정하고 이를 지속시간에 대해서 회귀분석을 실시하여 IDF (intensity-duration-frequency) 곡선을 작성한다. 이들 IDF곡선을 활용하여 기타 지속시간에 대해서는 내삽 또는 외삽으로 보간 하여 확률강수량 추정이 이루어지고 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 자료 연한이 짧은 점을 고려한다면, 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률강수량 산정 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian GLM 모형을 통하여 자료의 확률분포 매개변수의 Scaling 특성을 고려할 수 있는 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 모형 적용결과 개별지점에서 효과적인 매개변수 추정뿐만 아니라, 유역전체의 특성을 대표하는 매개변수 추정이 가능하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 IDF 곡선은 향후 다양한 수자원분야의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 미계측유역 또는 지속시간별 자료가 불충분한 지역에 대해서도 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도 분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.
Many of the world's large ecosystems are severely stressed due to population growth, water quality and quantity problems, vulnerability to flood and drought, and the loss of native species and cultural resources. Consequences of climate change further increase uncertainties about the future. These major societal challenges must be addressed through innovations in governance, policy, and ways of implementing management strategies. Science and engineering play a critical role in helping define possible alternative futures that could be achieved and the possible consequences to economic development, quality of life, and sustainability of ecosystem services. Science has advanced rapidly during the past decade with the emergence of science communities coalescing around 'Grand Challenges' and the maturation of how these communities function has resulted in large interdisciplinary research networks. An example is the River Experiment Center of KICT that engages researchers from throughout Korea and the world. This trend has been complemented by major advances in sensor technologies and data synthesis to accelerate knowledge discovery. These factors combine to allow scientific debate to occur in a more open and transparent manner. The availability of information and improved communication of scientific and engineering issues is raising the level of dialogue at the science-policy interface. However, severe challenges persist since scientific discovery does not occur on the same timeframe as management actions, policy decisions or at the pace sometimes expected by elected officials. Common challenges include the need to make decisions in the face of considerable uncertainty, ensuring research results are actionable and preventing science being used by special interests to delay or obsfucate decisions. These challenges are explored in the context of examples from the United States, including the California Bay-Delta system. California transfers water from the wetter northern part of the state to the drier southern part of the state through the Central Valley Project since 1940 and this was supplemented by the State Water Project in 1973. The scale of these activities is remarkable: approximately two thirds of the population of Californians rely on water from the Delta, these waters also irrigate up to 45% of the fruits & vegetables produced in the US, and about 80% of California's commercial fishery species live in or migrate through the Bay-Delta. This Delta region is a global hotspot for biodiversity that provides habitat for over 700 species, but is also a hotspot for the loss of biodiversity with more than 25 species currently listed by the Endangered Species Act. Understanding the decline of the fragile ecosystem of the Bay-Delta system and the potential consequences to economic growth if water transfers are reduced for the environment, the California State Legislature passed landmark legislation in 2009 (CA Water Code SS 85054) that established "Coequal goals of providing a more reliable water supply for California and protecting, restoring, and enhancing the Delta ecosystem". The legislation also stated that "The coequal goals shall be achieved in a manner that protects and enhances the unique cultural, recreational, natural resource, and agricultural values of the Delta as an evolving place." The challenges of integrating policy, management and scientific research will be described through this and other international examples.
일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 오염부지의 불포화대 내 오염물질의 농도가 지하수면에 유입되는 경로에서 토양유출수 농도의 변화를 연구하였다. 침투율의 범위를 통계적으로 분석하는 방식의 연구방법으로 위해성평가 대상 오염물질 13종을 대상으로 지하수 유입농도 감소의 경향성을 살펴보았다. 벤젠, 에틸벤젠, 톨루엔, 크실렌의 경우에는 낮은 토양분배계수값과 생분해로 인해서 시간이 지날수록 낮은 지하수 유입농도를 보이는 것으로 파악하였다. 생분해지수 및 침투율의 불확실성을 통계적으로 표현한 결과, 상대농도에서는 불확실성이 그다지 크게 나타나지 않았기 때문에 그 경향을 계산된 토양유출수 평균값으로 나타낼 수 있었다. 중금속의 경우는 지연계수가 상대적으로 크기 때문에 오염원에서의 토양유출수 농도가 수십년 동안에도 감소하지 않는 것으로 나타났다. 또한 청주 지역 현장 부지의 연간 침투율을 계산하여 현장특이적 침투율값으로 활용할 경우, 계산된 오염물질의 토양 유출수 농도를 시계열로 표현하여 국내 평균 침투율에 의한 상대농도 대표값과 비교하였다. 마지막으로 파이썬(Python) 프로그래밍 언어로 구성한 코드를 부록에 수록하여 타 연구자들이 오염원 고갈에 의한 용존 농도 감소를 계산하는데 활용할 수 있도록 하였다.
연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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