nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 2003년 1사분기부터 2016년 2사분기 까지 인천국제공항에서 미주노선을 통하여 미주 내 공항에 도착하는 항공화물의 시계열 자료를 통하여 SARIMA 모형을 활용하여 항공화물 수요예측을 시행하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 기존 연구에 주로 활용되어졌던 ARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 비교분석함으로써, 주기적인 특성 및 계절성을 가진 시계열 자료에 대한 SARIMA 모형의 상대적으로 우수한 예측 정확성을 입증하였다. 기존의 항공 관련 연구는 주로 여객에 관한 연구가 상대적으로 많았다. 또한 화물과 관련된 연구에서도 특정노선이 아닌 공항이나 전체에 대한 연구가 대부분이었다. 이러한 상황에서, SARIMA 모형을 활용하여 미주지역이라는 특정 노선에 대한 항공화물의 수요를 예측한 본 연구는 큰 의의가 있다고 생각된다.

For forecasting air cargo demand from Incheon National Airport to all of airports in the United States (US), this study employed the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method and the time-series data collected from the first quarter of 2003 to the second quarter of 2016. By comparing the SARIMA method against the ARIMA method, it was found that the SARIMA method performs well, relatively with time series data highlighting seasonal periodic characteristics. While existing previous research was generally focused on the air passenger and the air cargo as a whole rather than specific air routes, this study emphasized on a specific air cargo demand to the US route. The meaningful findings would support the future research.

(게재일: 2017.04.30)
본 연구에서는 통합모형인 GCAM을 활용한 국내수송부문을 모델링에 대해 논의한다. GCAM은 IPCC 5차 보고서 평가에도 활용된, 국제적으로 널리 쓰이는 모형이다. 그럼에도 불구하고 이를 국내수송부문에 그대로 적용하는 데 상당한 문제가 있다. 첫째, GCAM의 기준년도(2010년) 수송 서비스수요가 국가통계와 일치하지 않다는 점. 둘째, 수송부문 시뮬레이션 결과가 관련 부문별 서비스수요의 과거추이를 제대로 반영하고 못하고 있다는 점이다. GCAM을 활용한 국내 수송부문 모델링에서 가장 중요하게 영향을 미치는 수송서비스수요 항등식을 상세히 점검함으로써, 기준년도의 서비스수요를 국가통계와 일치시키도록 노력하였다. 또 GCAM의 시뮬레이션 결과가 과거 통계추이를 제대로 반영할 수 있도록 기존모형을 점검, 수정하였다. 점검 및 수정결과, 기존 GCAM의 시뮬레이션 결과와 어떤 부분에서 문제가 있는지, 또 수송부문별 과거 서비스 수요의 추이가 어떻게 제대로 반영되고 있는지를 상세히 보고하였다. 본 연구는 향후 수송부문의 정책, 기술평가 및 온실가스저감 대책 마련 등을 위한 시나리오 분석의 기본분석도구로 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 보인다.

In this study, we discuss the modeling of domestic transport sector using GCAM(Global Change Assessment Model). The GCAM is one of integrated assessment models widely used in internationally modeling community, and applied for the evaluation of IPCC 5th Report. Nevertheless, it is noted that there are a considerable number of problems in its application to domestic transport sector. First, the base year information of GCAM for detailed transportation service demand is found not consistent with national statistics. Second, the transportation sector simulation results do not properly reflect the past trends of service demand. Thus, the base year service demand is carefully matched with the detailed national statistics. In addition, the existing models were checked and modified so that the simulation results of service demand can accurately reflect past trends of national statistics. As a result, it is reported in detail how the current GCAM simulation results are corrected and how the trend of past transportation sector service demands is properly reflected. This study is expected to be useful as a basic tool for future scenario analysis for transportation policy, technology evaluation and greenhouse gas reduction measures.

(게재일: 2017.04.30)
TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.

TOD (Transit-Oriented Development) is one of the urban structure concentrated on the multifunctional space/district with public transportation system, which is introduced for maintaining sustainable future cities. With such trends, the project of building complex transferring centers located at a urban railway station has widely been spreaded and a comprehensive and systematic analytical framework is required to clarify and readily understand the complicated procedure of estimation with the large scale of the project. By doing so, this study is to develop a comprehensive analytical framework for estimating a pedestrian OD matrix using a spatial information and an integrated smart card data, which is so called a data depository and it has been applied to the Samseong station for the model validation. The proposed analytical framework contributes on providing a chance to possibly extend with digitalized and automated data collection technologies and a BigData mining methods.

(게재일: 2017.10.31)
본 연구는 주거지역에 대해 주차환경의 정량적 평가지표를 개발하는데 목적이 있다. 주차장법에 의한 주차환경개선지구 선정시 주차장확보율만이 평가지표로 활용되고 있다. 자치단체별로 주차환경개선 사업이 활발히 추진되고 있지만, 주차환경을 평가할 수 있는 분석지표가 없어 사업의 우선순위를 매기기 어렵고, 사업시행 이후 효과분석을 위한 모니터링이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 주거지역에 대한 주차환경 수준을 평가할 수 있는 가능한 지표를 검토한 후 전문가 집단에 의한 AHP 분석을 통해 실질적으로 자료수집이 용이한 평가지표(주차장확보율, 이용률, 불법주차율, 수요변화율)를 도출하고, 평가지표에 대한 가중치를 산출하였다. 이를 근거로 주차환경 평가도를 마련하였으며, 현장에서 수집된 주차실태조사 자료를 분석에 활용하였다. 본 연구의 평가도가 주차환경 개선사업 수행시 사업의 우선순위 선정 및 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The aim of this study is to develop evaluation indicators for parking environment in residential areas. Recently, lots of local governments in korea are implementing projects for parking environment improvement. However, there are no indicators for parking environment evaluation except for the rate of parking supply by registered cars. So, it is really difficult to prioritize projects and monitor the result of projects. Therefore, this study presents six indicators for parking environment evaluation and its weights using AHP through the survey. The result of this study proposed the assessment model for parking environment based on indicators and it was found that actual data in Incheon can be simulated in reality. And this result also is expected to help monitoring and selecting projects.

(게재일: 2017.10.31)
이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.

We frequently encounter binary data in real life. Logistic, Probit, Cauchit, Complementary log-log models are often used for binary data analysis. In order to analyze binary data, Liu (2004) proposed a Robit model, in which the inverse of cdf of the Student's t distribution is used as a link function. Kim et al. (2008) also proposed a generalized t-link model to make the binary regression model more flexible. The more flexible skewed distributions allow more flexible link functions in generalized linear models. In the sense, we propose a binary data regression model using skewed generalized t distributions introduced in Theodossiou (1998). We implement R code of the proposed models using the glm function included in R base and R sgt package. We also analyze Pima Indian data using the proposed model in R.

(게재일: 2017.10.31)
급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.

The interest of Korean society and government on future demographic structures is increasing due to rapid aging. Korea's mortality rate is decreasing, but the declined gap is variable. In this study, we compare the Lee-Carter, Lee-Miller, Booth-Maindonald-Smith model and functional data model (FDM) as well as Coherent FDM using non-parametric smoothing technique. We are then examine a reasonable model for projecting on mortality declined rate trend in terms of accuracy of mortality rate by ages and life expectancy. The possibility of using non-parametric techniques for the prediction of mortality in Korea was also examined. Based on the analysis results, FDM and Coherent FDM, which uses the non-parametric technique and reflects the trend of recent data, are excellent. As a result, FDM and Coherent FDM are good fit, and predictability is also excellent assuming no significant future changes.

(게재일: 2017.10.31)
무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.

Unlike randomized trial, statistical strategies for inferring the unbiased causal relationship are required in the observational studies. The matching with the propensity score is one of the most popular methods to control the confounders in order to evaluate the effect of the treatment on the outcome variable. Recently, new methods for the causal inference in latent class analysis (LCA) have been proposed to estimate the average causal effect (ACE) of the treatment on the latent discrete variable. They have focused on the application study for the real dataset to estimate the ACE in LCA. In practice, however, the true values of the ACE are not known, and it is difficult to evaluate the performance of the estimated the ACE. In this study, we propose a method to generate a synthetic data using the propensity score in the framework of LCA, where treatment and outcome variables are latent. We then propose a new method for estimating the ACE in LCA and evaluate its performance via simulation studies. Furthermore we present an empirical analysis based on data form the 'National Longitudinal Study of Adolescents Health,' where puberty as a latent treatment and substance use as a latent outcome variable.

(게재일: 2017.10.31)
2016년 9월 경주 지진 이후 원자력발전소, 고층 빌딩, 주택, 교량 등 우리 사회의 설비 자산들이 과연 지진으로부터 얼마나 안전한가, 앞으로 안정성을 담보하기 위해 어떤 정책을 펼쳐야 하는가에 대한 관심이 높아졌다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 역사지진 및 계기지진 목록을 데이터로 사용하여, 멱법칙 분포를 통해 한반도 지진 기록의 크기 분포를 설명하는 모수를 추정한다. 또한 추정한 모수를 바탕으로 미래에 한반도에서 일정 규모 이상의 지진이 발생할 확률을 계산한다. 한반도 미래 지진 발생 확률 계산 모형을 통해 지진 위험도를 파악하고자 하는 것이 본 논문의 목적이다.

Earthquake concerns have grown after a remarkable earthquake incident on September 12th, 2016 in Gyeongju, Korea. Earthquake forecasting is gaining in importance in order to guarantee infrastructure safety and develop protection policies. In this paper, we adopt a power-law distribution model to fit past earthquake occurrences in Korea with various historical and modern seismological records. We estimated power-law distribution parameters using empirical distributions and calculated the future probabilities for large earthquake events based on our model. We provide the probability that a future event has a larger magnitude than given levels, and the probability that a future event over certain levels will occur in a given period of time. This model contributes to the assessment of latent seismological risk in Korea by estimating future earthquake probabilities.

(게재일: 2017.10.31)
본 논문은 다변량 실현 변동성 계산에서 주기 선택 방안에 대해 연구하고 있다. 고빈도(high frequency) 시계열 자료에 기초한 일간 변동성인 실현변동성을 계산하고 차원 축소 방법인 주성분을 도입하였다. Cholesky 모형을 포함한 다양한 다변량 변동성모형을 주성분을 통해 비교하였으며 KOSPI/삼성전자/현대차 고빈도 수익률 자료를 이용하여 예시하였다.

We investigate multivariate volatilities based on high frequency time series. The PCA (principal component analysis) method is employed to achieve a dimension reduction in multivariate volatility. Multivariate realized volatilities (RV) with various frequencies are calculated from high frequency data and "optimum" frequency is suggested using PCA. Specifically, RVs with various frequencies are compared with existing daily volatilities such as Cholesky, EWMA and BEKK after dimension reduction via PCA. An analysis of high frequency stock prices of KOSPI, Samsung Electronics and Hyundai motor company is illustrated.

(게재일: 2017.10.31)
두 개의 정규 모집단의 평균이 같은가를 검증할 때 두 개의 신뢰구간이 겹치는 지를 시각적으로 판단하여 결정하는 방법은 매우 직관적이면서도 사용하기 쉽다. 그러나 신뢰구간이 겹칠 때도 두 집단의 평균은 통계적으로 유의하게 다를 수 있으므로 가설검증 결과와 다를 수 있다. 평균 차에 대한 신뢰구간을 각 평균의 신뢰구간으로 변환한 후에 두 신뢰구간이 겹치는지 여부를 시각적으로 판단하여 가설검증을 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이 방법은 분산이 같은 k개의 정규 모집단의 평균을 비교할 경우에도 사용할 수 있음을 보인다.

Data analysts sometimes test the equality of two normal population means by the inspection of the overlapping of two confidence intervals. This method seems simple to use; however, it is a common statistical misconception to suppose that two normal means are not significantly different because of no overlapping. This article will present transforming the confidence interval of the mean difference to individual confidence intervals that are visualized to inspect overlapping. It will also be shown that this technique can be extended when comparing the k normal population means with equal variances.

(게재일: 2017.10.31)
파산감지, 스팸메일 감지, 불량품 감지 등 일상생활에서 불균형적인 이항 분류 문제를 다양하게 접할 수 있다. 반응변수의 클래스의 비율이 상당히 불균형한 경우 이항 분류 모형의 예측 성능이 좋지 않다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 동안 오버 샘플링, 언더 샘플링, SMOTE와 같은 여러 샘플링 기법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 분류 모형으로 많이 사용되는 기계학습모형으로 로지스틱 회귀모형, Lasso, 랜덤포레스트, 부스팅, 서포트 벡터 머신을 위의 샘플링 기법들과 결합하여 사용했을 때의 예측 성능을 살펴보았다. 실질적인 예측 성능의 개선 여부를 확인하기 위해 네 개의 실제 자료를 분석하였다. 이와 더불어, 샘플링 방법이 사용될 때 주의해야 할 점에 대해서 강조하였다.

Various imbalanced binary classification problems exist such as fraud detection in banking operations, detecting spam mail and predicting defective products. Several sampling methods such as over sampling, under sampling, SMOTE have been developed to overcome the poor prediction performance of binary classifiers when the proportion of one group is dominant. In order to overcome this problem, several sampling methods such as over-sampling, under-sampling, SMOTE have been developed. In this study, we investigate prediction performance of logistic regression, Lasso, random forest, boosting and support vector machine in combination with the sampling methods for binary imbalanced data. Four real data sets are analyzed to see if there is a substantial improvement in prediction performance. We also emphasize some precautions when the sampling methods are implemented.

(게재일: 2017.10.31)
국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 -노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, -norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.

(게재일: 2017.10.31)
본 논문에서는 개입모형(intervention model)을 이용하여 경부고속도로(천안IC-양재IC) 구간의 최고 제한속도 상향 조정으로 인한 교통사고 발생의 영향을 분석하고자 하였다. 또한 천안IC-양재IC 구간과 부산IC-천안IC 구간의 차이를 이용하여 제한속도의 상향조정 효과를 분석하여 외부적 요인의 영향을 고려하지 않을 경우 제한속도 조정으로 인한 교통사고의 변화를 분석하였다. 그 결과, 제한속도 상향 후 교통 사고발생건수와 사고부상자수는 모두 증가하는 추세이며 특히 최고속도가 예전과 변화 없는 구간에 비교할 때 그 증가 추세는 더 심각한 것으로 판단된다.

In September 2010, the Korea government increased the speed limit on the Gyeongbu Expressway (Cheonan IC.-Yangjae IC) from 100 to 110 km per hour. This paper considers ARIMA-Intervention model to analyze the effects of the speed limit change on the incidences of traffic accidents and injuries. In addition, in order to investigate the effects more clearly, we also analyze the difference between the two lines of Cheonan IC-Yangjae IC and Busan IC-Cheonan IC. As a result, we observe that the numbers of accidents and injuries have increased after the speed limit change. The increases are strikingly distinctive in comparison to other lines (Busan IC-Cheonan IC) where there have been no changes in the maximum speed limit.

(게재일: 2017.10.31)
본 연구는 컨테이너선의 연료 소비 패턴의 발견을 위해 운항데이터 분석의 통계적 절차를 제안한다. 우리는 현 시점의 연료 소비를 발견하기 위해 연료 소비에 영향을 미치는 변수들을 파악하는 동시에 예측 모델을 개발 및 적용하는 것을 목적으로 한다. 선박의 데이터는 크게 운항데이터와 기기데이터로 분류할 수 있으며, 운항데이터는 항로, 항해 정보, 대수속도, 대지속도, 바람과 같은 외력에 대한 정보 등이 있고, 기기데이터는 엔진출력, RPM, 연료 소모량, 기기들의 온도 및 압력 등이 있다. 본 연구에서, 우리는 선박에 미치는 외력의 영향을 Beaufort Scale (BFS)을 기준으로 구분한 후에 PLS 회귀분석을 통한 예측 모델을 개발하였다.

This study proposes a statistical procedure for analyzing container ship operation data that can help determine fuel consumption patterns. We first investigate the features that affect fuel consumption and develop the prediction model to find current fuel consumption. The ship data can be divided into two-type data. One set of operation data includes sea route, voyage information, longitudinal water speed, longitudinal ground speed, and wind, the other includes machinery data such as engine power, rpm, fuel consumption, temperature, and pressure. In this study, we separate the effects of external force on ships according to Beaufort Scale and apply a partial least squares regression to develop a prediction model.

(게재일: 2017.10.31)
본 연구에서는 낙동강수계에서의 수질 모니터링 자료를 이용하여 수질지수를 산정하고 생활환경기준과 비교를 통해 수질상태를 검토하였다. 수질지수는 환경부에서 현재 시행되고 있는 실시간수질지수(RWQI) 방법인 CCME-WQI을 사용하였으며 수질항목은 pH, DO, EC, 수온, TOC, T-N, T-P에 대해 7개 평가항목으로 선정하였다. 평가기간은 최근 3년간(2013년~2015년)으로 선정하였으며 해당 기간 내 측정된 수질 모니터링 자료를 이용하였다. 평가결과, 전 기간 평가 결과는 지수와 생활환경기준이 비슷한 경향을 보이나 월별 평가는 지수와 BOD, T-P 결과가 다르게 나타났다. 따라서 효율적인 하천관리를 위해서는 단일 수질항목만의 평가보다 복합적인 평가가 보다 필요할 것으로 신뢰성이 있는 것으로 검토되었다.

In this study, the water quality index was calculated using the water quality monitoring data in the Nakdong River water system and the water quality status was compared with the living standard. The water quality index was selected by the RWQI method CCME-WQI currently used by the Ministry of Environment. The water quality items were selected as 7 items for pH, DO, EC, water temperature, TOC, T-N and T-P. The evaluation period was selected from the last three years (2013~2015) and water quality monitoring data measured within the period were used. As a result of the evaluation, the results of the previous evaluation showed similar tendency to the index of living environment, but the monthly evaluation showed different BOD and T-P results. Therefore, it is concluded that it is more reliable that more complex evaluation than single water quality evaluation is needed for efficient river management.

(게재일: 2017.08.31)
본 연구의 목적은 난류흐름에서 이온의 영향아래 점착성 유사의 침강특성을 이해하는데 있다. 실험연구는 자유수면을 가지는 소형 환형수조에서 실시하였다. 실험에서 유사 재료로써 실리카( )를 사용하였으며, 부유농도는 CCD-Camera로 측정하였다. 실리카의 침강실험은 7g/L의 농도일 경우 다양한 바닥전단응력을 부여해 실시되었다. 바닥전단응력이 증가하게 되면 실리카의 플럭(floc)입자 입경(D)은 pH6.8에서보다 pH4.2와 높은 NaCl 농도에서 더 크다. 실리카의 침강속도( )는 pH4.2에서보다 10g NaCl/L에서 더 높다. 본 연구에서 예측된 농도-시간 곡선은 실제 흐름에서 이온의 영향아래 실측된 농도-시간 곡선과 잘 일치하는 것으로 나타났다.

This paper is to understand the settling properties of cohesive sediments under effects of ions in turbulent flow. The experiments were conducted using a miniature annular flume(mini flume) with a free water surface. Silica was used as sediment of experiment. The suspended concentrations were measured by using a CCD-Camera. Settling of silica( ) was allowed to occur under various shear stresses in a concentration of 7g/L. At condition of pH 4.2 and high NaCl concentration, the floc size D of silica was larger than D at condition of pH6.8 with the bed shear stress increasing. The settling velocity of silica was higher at condition of 10g NaCl/L than at condition of pH4.2. Comparison of measured concentration-time curves and concentration-time curves calculated by this study showed similar tendency in flow under effects of ions.

(게재일: 2017.08.31)
지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

The average global temperature on Earth has increased by about since 1880 due to the global warming. The temperature increase affects hydrologic phenomenon and so the world has been suffered from natural disasters such as floods and droughts. Therefore, especially, in the aspect of water deficit, we may require the accurate prediction of water demand considering the uncertainty of climate in order to establish water resources planning and to ensure safe water supply for the future. To do this, the study evaluated future water balance and water deficit under the climate change for Anseong river basin in Korea. The future rainfall was simulated using RCP 8.5 climate change scenario and the runoff was estimated through the SLURP model which is a semi-distributed rainfall-runoff model for the basin. Scenario and network for the water balance analysis in sub-basins of Anseong river basin were established through K-WEAP model. And the water demand for the future was estimated by the linear regression equation using amounts of water uses(domestic water use, industrial water use, and agricultural water use) calculated by historical data (1965 to 2011). As the result of water balance analysis, we confirmed that the domestic and industrial water uses will be increased in the future because of population growth, rapid urbanization, and climate change due to global warming. However, the agricultural water use will be gradually decreased. Totally, we had shown that the water deficit problem will be critical in the future in Anseong river basin. Therefore, as the case study, we suggested two alternatives of pumping station construction and restriction of water use for solving the water deficit problem in the basin.

(게재일: 2017.08.31)