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 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량

본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다

최근 지구온난화의 영향으로 지구가 불안정기에 접어들어 지구적 규모의 재해가 자주 발생하고 있는 가운데, 어떻게 하면 이러한 재해를 예방하고, 피해를 최소화 할 것인지에 대해 고려해 봐야 할 시점이다. 특히 거대지진에 의한 쓰나미의 발생을 경고하고 있는 상황이기 때문에 쓰나미에 의한 계류선박의 영향을 고려하는 것은 대단히 중요한 일이다. 또한 항내 계류선박의 장주기 동요에 동반하는 선체동요로 인하여 하역중지나 계류시설의 손상에 관한 문제가 보고되었다. 이러한 장주기 동요의 주요 발생 원인이 항내 장기주파와 계류선박의 고유주기가 일치하는 공진현상에 의한 것으로, 수조실험을 통해 공진현상의 계류선박에의 동요영향을 파악하였다. 그리고 쓰나미의 내습으로 인한 항만내 계류중인 선박의 거동에 대한 수치 시뮬레이션을 행하여 공진주기파를 고려한 선박운동에의 영향 및 계류하중을 실험적으로 평가한다.

본 연구에서는 전국 59개 지점의 3개월 SPI 자료를 가지고 EOF를 유도하고 아울러 그 공간적 특성을 분석하였다. 또한 EOF 해석에 의해 나타난 Coefficient Time Series를 다변량 시계열 모형에 적용하여 SPI 시계열을 자료기간 10,000년으로 확장하였고 전국적인 가뭄심도를 판단하기 위해 전국 평균 지수를 이용하여 재현기간별 최대심도를 결정하였다. 마지막으로 각 대권역의 댐 유효저수량과 농경지 면적을 이용하여 농업가뭄 대비능력을

본 논문은 비단조적으로 변동하는 시계열자료를 단조적으로 변화하는 구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 시변동에 대한 동질성을 향상시키고 그에 따라 경향성 분석기법의 탐지력을 향상시킬 수 있다는 가설을 전제로 하고 있다. 이를 검토하기 위한 기법으로서 시계열자료의 변동경향을 파악하기 위한 필터링 방법으로 LOWESS smoothing을 적용하였고, 시계열자료의 경향성분석은 seasonal Kendall test를 적용하였다. 인위적으로 발생시킨

본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을

본 연구에서는 경안천 유역을 대상으로 과거의 경년 항공사진과 지형도를 이용하여 하천형태의 변화를 분석하고, 하천주위의 토지이용변화를 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 경안천 유역의 지방 1, 2급 하천에 해당하는 1966년, 1981년, 2000년 항공사진에 내, 외부표정을 실시하여 정사영상을 생성하였으며 또한 1914 - 1915년 지형도를 이용하여 1966년, 1981년, 2000년의 하천과 비교하였다. 이 영상을 이용하여 경년 하천형태와 하천부지의

이 연구에서는 49년간 (1954-2002년) 한반도 기상 관측소 자료로부터 한강과 낙동강 유역의 유역평균 월강수량 시계열의 변동에 대한 기후특성을 분석하였다. 비록 두 유역의 연강수량의 크기는 차이가 있으나 월별 변동 특성은 매우 유사하였다. 특히 4월 유역평균 강수량은 감소 경향이 뚜렷하였고, 8월 유역평균 강수량은 증가 경향이 매우 뚜렷하였다. 또한 1970년 중반에 유역평균 월강수량의 변동에 변화가 나타났다. NINO3 지수와 한강과 낙동강 유역

To identify possible associations with concentrations of ambient air pollutants and daily mortality in Busan, this study assessed the effects of air pollution for the time period 1999-2000. Poisson regression analysis by Generalized Additive Model were conducted considering trend, season, meteorology, and day-of-the-week as confounders in a nonparametric approach. Busan had a 10% increase in mortality in persons aged 65 and older(95% CI : 1.01-1.10) in association with IQR in NO2(lagged 2 days). An increase of NO2(lagged 2days) was associated with a 4% increase in respiratory mortality(CI : 1.02-1.11) and CO(lagged 1 day) showed a 3% increase(CI : 1.00-1.07).

시계열의 예측은 통상 추계학적 모형에 의해 수행하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 퍼지 개념을 이용한 퍼지 시계열 모형에 의해 강수량 예측을 수행하였다. 기존에 제안된 퍼지 시계열 모형을 이용하여 예측을 수행하고, 예측 능력을 향상시키기 위하여 퍼지 시계열과 뉴로-퍼지 시스템을 연계한 새로운 방법론을 제안하여 상호 비교ㆍ분석하였다. 이를 위하여 미국 일리노이주의 강수량 시계열 예측에 적용하였으며, 예측 결과, 기존의 모형보다 본 연구에서 제안한 방법론의

본 연구에서는 수자원 계획 및 가뭄관리를 위해 비교적 넓은 지역에 활용할 수 있는 가뭄지표 산정을 위해 강우량, 일최고기온, 유출량, Palmer 지수 등의 다양한 계열의 자료를 이용하였다. 가뭄감시를 위해 가뭄단계를 가뭄주의보, 가뭄경보, 비상가뭄으로 구분하였으며, 각각 가뭄단계는 산정된 지수의 25%, 10%, 5%에 대한 비초과확률치로 정의하였다. 또한 가뭄지수들이 과거의 가뭄을 얼마나 잘 표현하고 있으며, 가뭄감시를 위한 가뭄지표로 활용할 수 있

침수지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수재해 복구와 관리 및 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 침수지 조사와 홍수후의 농경지 복구 상태를 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기도 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 이용하였고, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 세 시기의 영상을 이

상관계수가 변수간의 선형 상관관계를 나타내듯이 mutual information은 변수간의비선형 상관관계를 나타내준다. 본 논문에서는 mutual information 추정법으로 다변수 핵 미도함수(multivariate kernel density estimator)를 이용한 방법이 여러 time lags값에 대하여 산정 되었다. 많은 수문자료에서 보여지는 비선형 관계를 Mutual Information으로 확인하여 보았고, 또한 Mutual Infor