본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인

본 논문은 해상물동량이 외생적으로 주어질 경우 전세계 지역별, 선형별, 화물별 석유류 해상물동량과 유조선 선박거래량의 변화를 추정하는 항해용선 거래량 추정 모형을 구축하고 이를 통해 실제 예측을 시도하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 유조선시장의 항해용선과 기간용선 메커니즘을 분해하고 선박용선DB에서 축적된 내용을 단계별로 적용하였다. 그 결과 전세계 유조선 항해용선 거래랑은 2000년의 2만 892척에서 2007년에는2만 5,751척으로 23.3% 증가할 전망이며, 이 가운데 극동지역의 거래량이 35.2%를 차지할 것으로 전망 되었다. 또한 우리나라의 유조선 항해용선 거래량도 2007에는 전세계 거래량의 9.3%, 극동지역 거래량의 26.6%에 이를 것으로 전망되었다.

This study was carried out for reading the change of local meteorological environment according to dam construction of Nakdong-river using numerical model. The study used PSU/NCAR Mesoscale Model version5(MM5) for inquiring effect of formation of artificial lake after dam construction. The colleague simulated temperature mixing ratio, latent heat flux and sensible heat flux in two cause of existing lake and not. Temperature and mixing ratio in southwest of Andong lake increased because of the air that was warm and moist above the lake moved to southwest due to the northeasterly wind. In the case of existing lake around Andong, latent heat flux increased much in the daytime after sunrise. However, sensible heat flux decreased but it didn't change distinctly in southwest of Andong like the other values.

우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( Ta )과 일조시수( Sh)에 대해서는 지수함수 f( Ta )=β0(1-exp(-β1 / Ta ), f( Sh)=β0(1-exp(-β1 Th)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( Tr)=β0(1-( Tr-β1 )2 )로, 이 식에서 상수항 β0를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기＜생식생장기＜등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.