본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한강수계 팔당댐 상류의 자연유출량에 대해 기존의 연구 결과를 바탕으로 TANK 모형 결과와 SWAT 모형결과를 비교함으로써, 기존 TANK 모형이 가지고 있는 한계및 문제점을 현실적으로 제시하고, 향후 SWAT 모형의 적용성 및 활용에 대해 검토하였다. TANK 모형의 매개변수 최적화가 이루어진 보정유역들(충주댐 및 소양강댐)의 모의결과를 볼 때 두 모형 모두 모형효율 0.8 이상의 높은 정도의 모의가 가능한 것으로 나타났으며, 첨두유량이 발생하는 홍수기에는 TANK의 결과가 SWAT보다 관측치에 근접하는 것으로 나타났다. 그러나 TANK 모형의 경우 주로 평수기 이상의 유량을 대상으로 보정을 수행하여 갈수기에 관측유량과 많은 차이를 보였으며, 특히 일정 유량 이하로 모의되지 않는 한계를 나타내었다. 반면, SWAT 모형은 일부 홍수사상을 제외하고 대체로 관측치의 경향을 잘 따르고 있으며, 유역 최종 출구인 팔당댐(한강F)에서의 상류댐 방류량을 고려한 모의유입량이 실제 관측유입량과 잘 일치하는 것으로 나타나(모형효율 0.9 수준), 댐 방류량과 인위적인 용수 수요가 없는 상태의 자연유출량의 추정이나 댐개발 전후에 따른 유량변동 평가 등에 있어 매우 높은 신뢰성을 보장하는 것으로 판단되었다. 아울러, TANK 모형의 최적화된 매개변수를 전이시켜 이용하는 대상유역들(평창A, 달천B, 섬강B, 인북A, 한강D, 홍천A)에 대한 결과를 SWAT 모형 결과와 비교할 때, 일부 홍수기를 제외하고는 평수기 이하에서 매우 불안정한 모의 결과를 나타내었으며, 보정유역들에 대한 결과와 마찬가지로 갈수기에 일정 유량이하로 모의되지 않는 문제가 나타났다. 이는 수자원 계획 및 관리의중요한 지표인 갈수량의 산정에 있어 TANK 모형의 적용에 많은 불확실성이 있음을 보여준다. 따라서 복잡 다양한 국내 유역의 특성을 보다 현실적으로 반영하고, 향후 유역내 도시화 등에 따른 토지이용 및 용수이용의 변화, 기후변화 등에 따른 수자원 계획 및 관리에 효율적으로 대처하기 위해서는 TANK와 같은 기존의 개념적 집중형 모형보다는 SWAT과 같은 물리적 기반의 유역모형 적용이 필요할 것으로 판단된다.
지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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