A permanent deformation model for asphalt concrete (AC) layers based on shear properties is developed and calibrated in this study. The indirect tensile (IDT) strength and uniaxial compressive strength (UCS) were used to determine the cohesion and friction angle of asphalt mixtures. Five types of asphalt mixtures with various air-void and binder contents are tested under different loadings and temperature conditions. Multiple regression analysis was conducted to develop permanent deformation model of asphalt mixtures which is a function of the air void, binder content, stress, and number of load cycles, temperature, and frequency. The regression model was verified by comparing the predicted and measured plastic strain. It was found out that the regression model has a correlation coefficient of 0.96 in determining plastic strain. Through the field WesTrack database, the permanent deformation model was calibrated to be applied to AC layers. After calibration, it is observed that the correlation coefficient is 0.86 for the measured and predicted rut depth. Finally, the model is validated using the field rutting performance obtained from Long Term Pavement Performance (LTPP) data sets. Based on the validation study, it can be concluded that the proposed model can successfully predict the permanent deformation of various asphalt mixtures in a wide range of loadings and temperature conditions in the field.

곤충 발육기간분포모형은 어느 특정발육단계가 완료되는 시기의 변이를 나타내는 것으로 시간에 따라 발육이 완료되는 개체들의 비율로 나타낸다. 개체군 모형 작성시 발육단계전이모형의 기본 구성요소로 사용되며, 발육기간 누적빈도분포 자료를 Weibull 함수에 적용시켜 사용하고 있다. 곤충 발육기간분포모형을 추정하려면 발육실험의 원자료가 필요하기 때문에 원자료가 없는 경우 대체할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 곤충의 발육기간 빈도분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에 해당 곤충의 발육기간 평균 및 표준편차를 이용하여 가상의 발육기간 빈도분포를 조성하고 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 정규분포에 준한 발육기간 누적빈도분포로 Weibull 함수의 모형 매개변수를 추정하고, 이것을 실제 발육기간 빈도분포를 이용하여 추정한 모형 매개변수와 비교하였다. 총 8종 (18개 발육단계) 곤충을 대상으로 분석한 결과 곤충 발육기간 빈도분포가 정규분포를 따르지 않음에 따라 원자료 값과 편차가 발생하였다. 일부 매개변수를 보정함으로써 원자료 값에 가깝도록 조절 할 수 있었으며, 이 방법을 통해 어떤 곤충의 발육기간 빈도분포자료 없이도 발육기간 평균과 표준편차만을 이용하여 발육기간분포모형을 추정할 수 있을 것으로 기대되었다.

PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.

본 연구에서는 아스팔트 콘크리트의 전단 물성을 고려한 영구변형 예측 모델을 개발하였다. 아스팔트 콘크리트의 전단 물성과 영구변형과의 상관성을 고찰하기 위해서 세 가지 종류의 아스팔트 콘크리트에 대해서 반복재하삼축압축(RLTC) 시험 및 삼축압축강도 시험과 간접인장강도 시험을 다양한 하중과 온도 조건에서 시행하였다. 주어진 아스팔트 콘크리트에 대하여 온도가 증가함에 따라 점착력은 감소하였으나 온도가 40℃ 이상인 경우 마찰각은 온도 변화에 민감하지 않은 거동을 나타내었다. 축차응력, 구속압, 온도 및 하중 주파수가 영구변형에 미치는 영향이 크다는 것을 관측할 수 있었다. 이러한 실내 시험 결과로 부터 아스팔트 콘크리트의 전단물성과 하중재하시간에 기초한 영구변형 모델을 개발하였다. 또한 일반적인 포장 단면에서 실시한 포장가속시험 결과를 이용해서 영구변형 모델을 보정하였다. 본 연구에서 제안한 영구변형 모델을 이용하여 다양한 온도와 하중조건에서 아스팔트 콘크리트의 영구변형을 예측할 수 있었다.

Multi-criteria decision making is deducing the relative importance in the criterion of decision making and each alternative which is able to making a variety of choices measures the preferred degree in the series of town ranking criterions. Moreover, this is possible by synthesizing them systematically. In general, a fundamental problem decision maker solve for multi-criteria decision making is evaluating a set of activities which an considered as the target logically, and this kind of work is evaluated and synthesized by various criterions of the value which a chain of activities usually hold in common. In this paper, we use the compensatory models for the optimal decision making. For the purpose of optimal decision making, the data of five different car models are used in Europe.

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.

최근 이상기후로 인한 집중호우에 의해 발생하는 도심지에서의 내수침수에 대한 구조적 대책으로 지하방수로가 고려되고 있다. 따라서 국외에 기설치된 지하방수로 사례에서 발생되는 문제인 맨홀 분출사고를 예측하여 적절한 설계를 유도하기 위해서는 관 내부에 갇힌 공기의 압력을 고려한 관 흐름 해석 모형이 필요하다. 지하방수로 내에 급격한 빗물 유입에 따른 유속 증가와 수위변동에 의한 단파 현상이 나타남과 동시에 공기의 부피가 수축되어 관내에 큰 압력이 발생한다. 본 연구에서 급격하게 변화하는 관수로 내의 단파 현상을 재현하기 위해 수치모형을 구축하였다. 기존 연구의 실험결과와의 비교를 통하여 보정 및 검증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. FVM(Finite Volume Method)을 사용하여 1차원 Saint-Venant 방정식을 이산화하여 대수 방정식으로 변환하고, 이를 Roe Approximate Riemann 수치 기법의 알고리즘을 사용하여 방수로의 동수역학적 거동을 해석하였다. 단파의 발생을 모의하기 위해 불연속점을 다루는 수치기법인 제한자(Limiter)를 활용하였고, 공기의 압력흐름과 개수로의 혼합흐름 해석이 가능한 Preissmann slot model을 적용하였다. 기존의 운동량 방정식에 기체의 압력항을 추가하여 유체와 기체의 흐름을 고려한 수치모의를 수행하여 분출(gushing)현상을 모의하였다. 관수로 내의 단파거동 해석에 적합한 1차원 모형을 개발하였고, 추후에는 지하방수로의 위험 시나리오 관리 시스템을 개발하여 설계 및 시공에 기여하고자 한다.

유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여 제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약 최적화를 통한 자동 보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 유출 보정 알고리듬을 이용하여 개발한 분포형 강우 유출모형의 실제 유역에 대한 적용성을 평가하였다. 안동댐과 남강댐 유역에 대해 각각 우량계 관측자료와 레이더 관측 우량자료를 이용하여 분포형 강우-유출 모의를 수행하였다. 이전의 호우사상에 대한 유역 매개변수 보정 실시 후 보정된 매개변수를 이용하여 다른 호우사상에 대해 모형을 적용하였다. 안동댐 유역에 대해 흐름 군집화 결과를 제시함으로써 다방향 흐름

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를

많은 수의 매개변수와 복잡한 구조를 가진 수문모형의 적용 시 세밀하고 강력한 모델 검 보정이 요구된다. 본 연구에서 금강유역에 위치한 갑천 소유역에 준 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 다 목적 지점 검 보정 방법을 제시하였다. 모형의 보정 전 민감도 분석을 통한 각 소유역별로 특성 분석이 이루어 졌고, 유출에 민감한 매개변수들을 추정하였다. 그리고 최소한의 보정을 통한 모형의 유효성을 높이기 위해, 관측된 데이터로부터 매개변수 값을 선보정하는 과정

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게

강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며,

본 연구에서는 미국 환경청에서 개발하여 유역 오염총량관리를 위한 수질모형으로 이용되고 있는 HSPF 모형을 선정하여 발안 HP#6 시험유역을 대상으로 모형의 적용성을 분석하였다. HSPF모형을 이용하여 HP#6 시험유역에서 모형의 보정기간인 1996년부터 1997년까지 유출량을 모의한 결과, RMSE는 2.1mm, RMAE는 0.4mm, 는 0.92로 모의되었으며, 모형의 검정기간인 1999년부터 2000년의 모의 결과 RMSE는 6.03mm, RMAE