본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량

본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점 빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법

현재 국내에서 사용되고 있는 Talbot, Sherman, Japanese형 강우강도식은 매개변수추정이 용이하다는 장점이 있지만, 이원환 등(1993)과 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식에 비하여 정확도가 떨어지며 재현기간을 고려할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 매개변수 추정상의 어려움 때문에 널리 사용되지 않는 허준행 등(1999)이 제안한 강우강도식의 매개변수를 유전자알고리즘을 이용하여 추정하는 방법을 제시하였다. 기상청 22개 지점

가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 도입하여 가뭄특성을 정량적으로 산정하였다. 가뭄은 일정기간 지속되는 특성을 지니고 있기 때문에 일정 관측기간동안 제한된 가뭄사상을 가지게 된다. 본 연구에서는 조선시대에 기록된 측우기 자료(1770년 1907년)를 이용하여 관측자료를 확장하였고, 이를 이용하여 보다 많은 가뭄특성자료를 획득하여 가

콘크리트 도로 상판 또는 터널 라이닝의 배면 공동은 구조물의 함몰 또는 붕괴로까지 이어질 가능성이 있다. 이 공동을 비파괴로 검출하기 위한 방법 중의 하나가 저주파수대 레이더(GPR)의 사용이다. 그러나 이와 같은 토목구조물에는 분해능이 좋지 않은 저주파수대의 레이더를 사용할 수밖에 없기 때문에 작은 공동의 크기나 두께까지 탐사하는 일은 현재 기술로는 거의 불가능하다. 본 연구는 이와 같은 문제와 한계를 극복하기 위해 다양한 공동의 크기와 두께, 깊이를 대상으로 많은 량의 실측 실험을 통해, 저주파 레이더 측정치와 공동 간의 상관관계를 분석함으로 해서 공동의 깊이, 크기와 두께까지를 추정하기 위한 새로운 해석방법을 제안하고 그 적용성을 검토하였다. 또한 본 검토에서는 공동만을 그 크기(횡폭)에 맞게 화상처리에 의해 나타낼 수 있는 역치를 산정하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안된 방법에 의해 실험실 수준에서는 정도 좋게 공동의 깊이와 크기, 두께를 추정하는 것이 가능하였다.

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우

구조물이 손상을 받으면 그 구조물의 동적특성인 고유진동수, 감쇠비, 모드형상 등이 변한다. 본 논문에서는 구조물이 손상을 받을 때 고유진동수의 감소율에 대한 특성을 알아보고 그 감소율을 이용한 구조물의 손상평가를 다룬다. 손상의 유무뿐만 아니라 손상의 위치와 정도까지도 고유진동수의 감소율만으로 파악하고자 하였으며 인공신경망을 이용하였다. 신경망에 사용되는 자료는 다른 연구와 달리 해석 자료로부터 얻어지는 오차 없는 자료뿐만 아니라 실측자료를 가상하여 오차를 포함하는 자료를 대상으로 하였으며, 고유진동수의 감소율로 훈련된 인공신경망을 활용하여 구조물의 손상 위치와 정도를 파악할 수 있었다.

본 논문은 주파수 변조 연속파 레이더를 사용하여 화물 선박의 탱크의 내용물의 깊이를 측정하는 레벨 센서의 개발에 관한 것이다. 사용 주파수는 10∼11 GHz를 이용하였으며, 테스트용 물체는 RCS가 0.8m2인 도체판을 사용하였다. 실험은 연구실 내부와 운동장에서 하였으며, 스윕 주기가 100ms, 안테나 이득이 약 22dBi인 사각형 혼 안테나를 사용하여 약 8 dBm의 신호를 안테나에 인가하여 40m 까지 물체를 움직이며 비트주파수를 측정하여 이론치와 비교하였다. 실험치와 이론치가 잘 일치하였으나 전압제어 발진기의 비선형으로 인해 분해능이 약 10cm 정도로 측정되었다.