The authors analyzed the daily catch data which were obtained from two different regions at the Southern Sea in Korea, Neungpo, Geoje island and Yangwhagum, Namhae island, during three or four years in 1978, 1981-1985, in order to know the fishing characteristics of the set net fisheries. The favorable fishing season was summer in the southern sea. The total catches during one year were greatly affected by those several day when the dominant species of fish were caught in large quantities. The dominant species of fish at Neungpo were little horse mackerel, sand lance, sardine, hair tail, spanish mackerel and common mackerel, and those at Yangwhagun were anchovy, little horse mackerel, sardine, spanish mackerel and gizzard shad, in order of catch. Especially, the little horse mackerel and the sardine appeared to make up very big schools at both Neungpo and Yangwhagum. The occurrence seasons of the dominant species were different by the region, but generally those were earlier at western part than at eastern part of the Southern Sea in Korea.

The statistical characteristics of aerosol–cloud interactions over East Asia were investigated using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer satellite data. The long-term relationship between various aerosol and cloud parameters was estimated using correlation analysis, principle component analysis, and Aerosol Indirect Effect (AIE) estimation. In correlation analysis, Aerosol Optical Depth (AOD) was positively Correlated with Cloud Condensation Nuclei (CCN) and Cloud Fraction (CF), but negatively correlated with Cloud Top Temperature (CTT) and Cloud Top Pressure (CTP). Fine Mode Fraction (FMF) and CCN were positively correlated over the ocean because of sea spray. In principle component analysis, AOD and FMF were influenced by water vapor. In particular, AOD was positively influenced by CF, and negatively by CTT and CTP over the ocean. In AIE estimation, the AIE value in each cloud layer and type was mostly negative (Twomey effect) but sometimes positive (anti-Twomey effect). This is related to regional, environmental, seasonal, and meteorological effects. Rigorous and extensive studies on aerosol–cloud interactions over East Asia should be conducted via micro- and macro-scale investigations, to determine chemical characteristics using various meteorological instruments.

Statistical analysis was carried out to identify the influence on environmental factors between paddy water chemical properties and Chl-a concentration (algae biomass index) using water samples collected in June for 3 years at rice paddy field. As a result of correlation analysis, there was a significantly negative relationships in DO(-0.366) and pH(-0.141). In contrast, significantly positive relationships were founded in COD(+0.431) and TOC(+0.422). According to the result of factor analysis, 3 factors were obtained and indicated that PC1 were Ca, K, Mg cation, PC2 were TOC, T-P, PO4 3--P and DO, and PC3 were T-N and NH4 +-N. As a result of linear regression analysis to develop a prediction model for chl-a concentration, the total amount of explanation was 20.6%, PC2 had the greatest influence on the increase of chl-a concentration and PC1 also showed a positive correlation but the PC3 has a negative correlation. In conclusion, carbon and phosporous content are the main factors for the increase algae blooms of rice paddy.

In this paper, damage assessment technology based on statistical pattern recognition technology was developed for maintenance of structure and the performance of the developed technology was verified by vibration test. The damage assessment technique uses the improved Mahalanobis distance theory, which is a statistical pattern recognition technique, and developed to take account of the variability between the measured data. In order to verify the damage evaluation performance of the developed technology, a cable damage test was conducted for a cable-stayed bridge. Experimental results show that the developed damage assessment technology has the capability of extracting information that can determine the location of damage due to cable damage.

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

In this paper, real-time damage assessment technology was developed for detection the damage of bridges in real time and the performance of the developed technology was verified by vibration test. Real-time damage assessment technology was developed by combining statistical pattern recognition technology and simulation technology. In order to verify the developed technology, the earthquake response acquisition experiment was conducted according to the cable damage of the model cable-stayed bridge. As a result, it was confirmed that the developed real-time damage assessment technology can provide information on the location of damaged cable.

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmersʼ income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio–temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio–temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root–mean–square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.

In this study, The data from the design live load models KL-510, HL-934, and DB-24 were measured, and compared statistically with the measured values from the measurement data from the highway on which the overload control is being performed. The bending moments acting on the single-dimensional beam by the target design basis model are calculated and compared with the bending moments produced by the statistical estimate from the measurement data. The moment caused by the weight of the truck statistically estimated from the data measured on the highway was compared to the moment caused by live loads on each design basis.

미국 환경청(US EPA)에서는 발암성을 기준으로 다환방향족탄화수소(Polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)중에서 Benzo(a)pyrene(BaP)와 Dibenz(a,h)anthracene(DahA)를 가장 독성이 강한 것으로 간주하여 독성계수를 1.0으로 부여하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 PAHs 데이터를 이용하여 BaP, DahA와 총 PAH(ΣPAH)의 예측을 위하여 새롭게 선형회귀 분석을 시행하였다. 이는 연소기원 과정에서 발생되는 PAH 화합물간의 연관성과 예측 가능성을 알아보려는데 목적이 있다. 개발된 회귀식을 사용하여 PAH 농도 예측에 적합한지 검증과 적용 연구를 동시에 수행하였다. 첫째, 이미 발표된 42개 지역 개별 PAH를 이용하여 토양내 Pyrene(Pyr) 농도에 따른 BaP와 ΣPAH의 예측을 위한 선형회귀분석을 시행하였다. 모든 데이터가 이용된 Pyr<400 ug/kg 조건의 경우, Pyr과 BaP 사이에 아주 높은 상관관계(R2=0.96, p<0.0001)를 보였다. 둘째, 토양내 BaA 농도에 따라 BaP, DahA와 ΣPAH의 예측을 위하여 회귀분석을 시도한 결과, BaA와 BaP(R2=0.94, p<0.001), BaA와 ΣPAH(R2 = 0.98, p<0.001)사이에 높은 상관성을 보였고, 상대적으로 DahA와는 낮았다. 앞에서 언급하였듯이, 연료연소에서 배출되는 PAH 농도는 서로 연관성이 있어 개별 PAH 농도가 유사하게 토양에 흡착되어 검출되는 것으로 여겨진다. 본 연구에서 개발된 회귀식은 PAH중에서 가장 독성이 높은 것으로 알려진 BaP와 DahA 농도 예측을 대략적으로 빠르게 할 수 있는 식이 될 것이다. 본 연구에서 개발된 회귀식을 이용하여 이미 발표된 PAH에 검증과정을 시도하였다. 고농도 Pyr 조건(Pyr<400 ㎍/㎏)이 사용된 중국 결과의 경우, 실제 측정된 BaP와 계산된 BaP는 각각 105 ㎍/㎏, 108 ㎍/㎏으로 상대오차는 3%로 매우 유사한 결과를 얻었다. 실제 측정된 ΣPAH와 산출된 ΣPAH는 각각 1,636 ㎍/㎏과 1,363 ㎍/㎏이었다. 회귀식을 이용할 경우 전체적 상대오차는 –16.7~6.7%이었다. 비록 BaP나 ΣPAH 예측에 어느 정도가 한계가 있을 수 있으나 대부분 상대오차는 20%이하로 개발된 회귀식을 이용 할 경우 추가적인 측정 없이 PAH를 빠르게 대략적인 값을 계산 할 수 있는 장점이 있을 것으로 여겨진다.

A statistical forecast model for early spring (March and April) precipitation over South Korea is developed by using multiple linear regression method. Predictors are selected among the forty five large-scale atmospheric and oceanic indices. Because the model is meant to use for real-time forecast, the predictors are chosen from the indices that have statistically significant lag correlation with observed early spring precipitation. The selected predictors of early spring precipitation are North Pacific Pattern with 6-month lead, Siberian High Index with 5-month lead and Indian Ocean Basin Mode Index with 3-month lead from March, and they are statistically independent. We applied leave-two-out cross validation. According to the regression map between these indices and synoptic circulations around Korean peninsula, these indices represent the induction of early spring rainfall by controlling East Asian jet and low level moisture flux. The regression coefficients for each training period show that three indices affects evenly at every forecast year and they show stable variability, indicating that the influence of each index does not depend on training period. The developed statistical model significantly predicted early spring precipitation over South Korea (r=0.63, p-value<0.01). Also it marks 61% of hit rate according to the three-category deterministic forecast.

Rainfall-runoff model of Jeju Oedo Stream was used to compute the optimal unit hydrograph by HEC-HMS model that reflecting on watershed characteristics. Each rainfall event was comparatively analyzed with the actual flow measurement using Clark, Snyder and SCS synthetic methods for derived unit hydrograph. Subsequently, the null hypothesis was established as p-value for peak flow and peak time of each unit hydrograph by one-way ANOVA(Analysis of variance) was larger than significance level of 0.05. There was no significant difference in peak flow and peak time between different methods of unit hydrograph. As a result of comparing error rate with actual flow measurement data, Clark synthetic unit graph best reflected in Oedo Stream as compared to other methods, and error rate of Clark unit hydrograph was 0.02~1.93% and error rate at peak time was 0∼2.74%.

ANOVA 분석을 통해 건조온도와 건조시간이 열풍건조 와 냉풍건조의 중요변수임을 알 수 있었으며 복분자의 반건 조를 위해서는 열풍건조의 경우 65.8℃, 4.3시간이 적당하 였고 냉풍건조의 경우 비슷한 정도의 건조수분함량까지 28.2시간이 걸렸다. 그러나 건조온도가 높아지면 vitamin C와 ellagic acid의 함량이 줄어드는 등 품질적 열화가 심하 게 나타났다. 또한 생리활성물질들은 냉풍건조에서 전반적 으로 더 잘 보존 되었으며 총폴리페놀의 함량에서는 더욱 그러하였다. 따라서 냉풍건조방법은 고품질의 반건조 복분 자 제조에 적합한 건조방법이며 최적 건조조건은 21.3℃, 28.2시간으로 나타났다.

우리나라에서는 매년 호우, 태풍, 대설 등 자연재해로 인하여 많은 피해가 발생하고 있다. 자연재해로 인한 피해액과 그에 따른 복구액 역시 점점 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 특히 2011년 서울시 우면산 산사태, 2014년 부산･경남 지방에서의 폭우로 인하여 재산 및 인명피해가 발생하였다. 우리나라의 경우 도시지역에 인구가 집중되는 형태를 띄고 있으며, 이로 인해 도시지역에 재해가 발생하게 되면 치명적인 인명 및 재산피해를 입게 된다. 따라서 도시지역에서는 자연재해에 대한 대응책 마련이 반드시 필요하다. 이를 위해서는 자연재해로 인한 피해를 정략적으로 평가할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 자연재해에 대한 인구 통계적 피해를 정량화하기 위하여 인구 통계적 취약성을 평가할 수 있는 지표기반 모형을 서울시에 적용하였다. 해당 모형은 1)연령분포, 2)인구밀도, 3)산업별 종사자 수, 4)외국인 비율, 5)교육수준으로 총 5개의 대리변수로 구성되어 있다. 이를 이용하여 서울시의 25개 자치구와 16,230개의 집계구에 적용하여 인구 통계적 취약성을 살펴보았다. 본 연구를 통해 산정된 취약성 평가 결과는 자연재해에 대한 인명피해를 감소시키기 위한 방재사업을 추진할 때 효과적인 예산분배를 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

최근 번번히 발생하는 이상기후로 인해 산지의 비율이 높은 우리나라에서 발생빈도가 높아지고 있다. 이러한 토사재해 방재를 위해 다양한 방법으로 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 토사재해를 해석하는 프로그램으로 FLO-2D, RAMMS, DEBRIS-2D 등 다양한 프로그램이 개발되어 있다. 본 연구에서는 미연방재난관리청(FEMA)에서 토석류 해석에 권장하고 있는 프로그램인 FLO-2D를 이용하여 토석류 거동에 대한 연구를 수행하였다. FLO-2D는 정상류, 정수압 분포의 가정을 통해 유한차분법을 통해 토석류를 모의하는 2차원 해석 프로그램이다. 연구방법은 먼저 토석류 거동에 영향을 미치는 다양한 인자에 대한 토석류 흐름 특성을 분석하고 그 결과에 의한 통계적 추론 분석을 활용하여 주요 인자간의 민감도 분석을 수행하였다. 토석류 거동 영향인자로 흐름지형, 물성치, 전파면의 형상 등을 선정하였다. 흐름 지형은 실제 토석류 흐름 지형과 유사하게 나타낼 수 있도록 계곡형 형태로 구성하여 입력하여 모의하였고 물성치는 점성과 항복응력 값을 변화시켜 토석류의 물성에 따른 모의를 수행하고 전파면의 형상은 전파면의 경사를 변화시켜 도심지의 경사에 따른 흐름 분석을 수행하였다. FLO-2D를 이용하여 선정한 주요 인자에 대해 민감도 분석을 위한 수치모의를 수행한 결과, 토석류 흐름에 영향을 미치는 주요 인자의 변화에 따른 거동 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구를 통해 선정된 토사재해 거동의 유효 인자에 대해 심도있는 연구를 수행한다면, 토사재해 관련 방재활용 및 계획수립에 활용할 수 있을 것이다. 또한 토사재해 발생 예상 지역의 지형, 토질분석 자료를 통해 토석류 거동 특성을 좀 더 정확히 분석할 수 있게 하여 토사재해로 인한 피해 저감에 도움을 줄 수 있을 것이다.