Earticle

토석류는 우리나라 주요 산지토사재해 중 하나로, 토석류로 운송된 다량의 토사가 하류 지역에 퇴적 되어 인명 및 재산피해를 일으키기 때문에 토석류로 인한 피해 범위를 예측하여 경계 피난을 위한 기초자료로 활용하는 것이 중요하다. 우리나라 산림청은 Random Walk Model(RWM)을 활용하여 토석류 피해예측지도를 구축하였다. 한편, 산지계류에 설치되는 사방댐은 토석류 유출을 차단하여 피해면적을 감소시키므로 효과적인 토석류 피해예측지도 활용을 위해서는 사방댐의 효과가 고려되 어야 한다. 이 연구에서는 강원도 소재 9개 사방댐 설치 유역에 대해, 사방댐의 효과를 고려한 RWM 토석류 유출 및 퇴적 모의를 통해 토석류 피해예측지도에 대한 사방댐 효과 적용 가능성을 검토하였 다. 분석결과 RWM을 통해 사방댐의 효과는 일정 부분 재현 가능하였으나, 입력 매개변수 및 모델 구성의 한계로 피해예측범위의 수정은 제한될 것으로 판단되었다. 향후 공간해상도의 개선 및 합리 적 붕괴토사량의 산정을 통해 사방댐의 효과를 반영한 효과적인 토석류 피해예측지도 구축이 가능 할 것으로 판단된다.

Debris flow transports lots of sediments downstream that cause damage to human lives and properties. The accurate estimation of the debris flow hazard zone is a critical factor of the successful early-warning and evacuation for reducing the debris flow risk. Korea Forest Service has developed a debris flow hazard map using Random Walk Model (RWM). Meanwhile, because check dams in forest watersheds capture discharged debris, the effect of check dams should be considered for mapping the debris flow hazard zone. This study analyzed the effect of check dams on debris flow discharge using RWM with the check dam module. As a result, RWM seems to simulate the sediment capture by check dams. However, the total deposit areas were not significantly different despite the effect of check dams because of input parameters and the flow direction calculation algorithm of RWM. Further studies on appropriate spatial resolution and initial sediment volume should be conducted to improve the debris flow hazard map.

최근 기후변화로 인한 집중호우와 태풍의 증가로 산사태 및 토석류와 같은 산지토사재해가 급증하고 있다. 산지토사재해는 자연사면에서 발생하는 산사태와 토석류를 말한다. 넓은 지역에 대하여 토석류 피해범위를 예측하기 위해서는 물리적 기반의 수치해석보다는 Random Walk Model과 같은 응답모델이 적절하다. Random Walk Model은 계산방법이 간단하고 넓은 지역을 대상으로 토석류의 유동 및 퇴적 특성을 경사도의 인자로 단순화한 확률 모델이다. Random Walk Model을 이용하여 토석류 피해범위 예측을 할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 지형조건에 맞는 초기 입력변수가 결정되어야한다. 본 연구에서는 2011년 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 현장조사 자료와 항공사진, 항공라이다 자료로부터 생성된 토석류 발생 전 후 수치표고모형의 육안판독을 통해 토석류 발생부와 퇴적부를 추출하여 Random Walk Model의 최적 변수를 산정하였다.

Recently, because of increasing in downpour and typhoon, which are caused by climate changes, those sedimentation disasters, such as landslide and debris flow, have become frequent. Those sedimentation disasters take place in natural slope. In order to predict debris flow damage range within wide area, the response model is more appropriate than numerical analysis. However, to make a prediction using Random Walk Model, the regional parameters is needed to be decided, since the regional environments conditions are not always same. This random Walk Model is a probability model with easy calculation method, and simplified slope factor. The objective of this study is to calculate the optimal parameters of Random Walk Model for Umyeon mountain in Seoul, where the large debris flow has occurred in 2011. Debris flow initiation zones and sedimentation zones were extracted through field survey, aerial photograph and visual reading of debris flow before and after its occurrence via LiDAR DEM.

In principle, any stochastic process can be expressed in the frame of the random walk model (RWM) because it equals to the sum of its regular increments (or errors), with its initial value equal to 0. Using this intrinsic versatility of the RWM, we herein demonstrate that the RWM can serve as a useful frame for identifying the underlying time series models. This is done by reparametrization of the RWM based on the “linear dependency of error”. Our approach is applied to various time series models (e.g., stationary processes, trend stationary process (TSP), mixture model, asymmetric difference, fractional Brownian motion and symmetric α-stable self-similar stationary increment process). As an empirical application of our approach, we discuss the well-known RWM vs. TSP controversy over macroeconomic time series.

회계이익의 유용성에 관한 연구에서 비기대이익의 측정은 매우 중요하다. 최근까지 수행된 국내의 선행연구들은 주로 랜덤워크에 의한 전기이익을 시장기대치의 대용치로 이용하여 비기대이익을 측정해왔다. 반면 미국에서는 주로 애널리스트의 예측치를 시장의 기대이익으로 정의하고 있다. 이러한 차이의 원인은 우리나라의 경우 애널리스트 예측치의 정확성에 대한 의문이 끊이지 않았으며 최근까지 애널리스트 예측치에 대한 데이타베이스가 구축되지 않았기 때문이라 할 수 있다. 최근 들어 국내에서도 애널리스트 예측치가 시장의 기대치로 사용되고 있음은 주요 경제일간지를 통해 확인할 수 있다. 어닝 서프라이즈, 어닝 쇼크 같은 기사제목들도 쉽게 확인할 수 있으며 애널리스트의 보고서가 정보효과가 있다는 연구결과들이 보고되고 있다. 또한 fnguide에서 2000년부터 애널리스트 예측치를 데이타베이스로 제공하고 있다. 본 연구는 이러한 환경변화에 따라 국내 자본시장에서 애널리스트 예측치가 시장 기대이익의 대용치로 사용될 수 있는지에 대한 실증연구를 수행한다. 실증분석 결과는 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 애널리스트 예측치가 랜덤워크보다 예측정확성이 높은 것으로 나타났다. 이는 애널리스트의 예측 시점 우위(timing advantage)를 통제한 3월 예측치를 이용한 결과도 동일하게 나타났다. 둘째, 애널리스트 예측치가 있는 표본들은 랜덤워크 모형에 의한 비기대이익은 주총일을 전후한 누적초과수익률과 유의적인 관련성을 보이지 않은 반면, 애널리스트 예측치를 이용한 비기대이익은 주총일을 전후한 누적초과수익률과는 유의적인 정(+)의 관련성을 보이고 있다.

The purpose of this paper provides evidence of financial analysts' forecast of earnings as a proxy for market expectations in Korean stock market. How to precisely measure unexpected earnings is very important issue on the accounting information content studies. Many empirical studies have used financial analysts' forecast as a proxy for market expectations. But Korean researchers have used prior earnings as a proxy for market expectations. We employ two measurements to compare the superiority of alternative proxies for the market expectations. The results of this study are summarized as follows. First, we find that financial analysts' forecasts are more accurate than random walk model (prior earnings) in predicting firms' earnings. This results are stable even after controlling the timing advantages of financial analysts' forecasts. Second, using the subsample covered by financial analysts, we find no evidence that there are relations between unexpected earnings calculated using random-walk model and cumulative abnormal returns around the annual shareholder's meeting date. However, unexpected earnings computed using financial analysts' forecasts is significantly positive correlated with cumulative abnormal returns around the annual shareholder's meeting date.

본 연구에서는 산사태 발생시 붕괴토사량을 산정하기 위하여 산사태 발생면적과 붕괴토사량의 상관관계를 활용하고, 붕괴토사량의 총 이동거리를 예측하기 위하여 붕괴토사량과 붕괴사면의 높이 및 붕괴토사의 도달거리를 활용하였다. 그리고 토석류의 이동경로를 예측하기 위하여 붕괴토사량의 유동 및 퇴적특성을 경사도의 인자로 단순화시킨 랜텀워크 모델을 적용하였다. 산사태 발생지점에서 이동경로 및 피해범위를 산정하기 위하여 토석류 이동 확률계산을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 10,000회 반복적으로 수행하였다. 이때 계산된 다양한 랜텀워크의 궤적을 피해영역으로 제시하였다. 제안된 랜텀워크 모델을 이용한 산사태 피해범위 산정기법의 정확도를 확인하기 위하여 지리산 천왕봉 일대에서 발생된 산사태 발생이력을 적용하였다. 제안된 모델의 적용성을 검토한 결과 비교적 정확하게 피해범위를 산정하는 것으로 나타났으며, 10 m × 10 m 크기의 셀을 활용하는 것이 실제 피해범위에 대한 정확한 재현이 가능한 것으로 확인되었다.

This study investigated the damage range of the debris flow to predict the amount of collapsed soil in a landslide event. The height of the collapsed slope and the distance traveled by the collapsed soil were used to predict the total trajectory distance using a random walk model. Debris flow trajectory probabilities were calculated through 10,000 Monte Carlo simulations and were used to calculate the damage range as measured from the landslide scar to its toe. Compiled information on debris flows that occurred in the Cheonwangbong area of Mt. Jirisan was used to test the accuracy of the proposed random walk model in estimating the damage range of debris flow. Results of the comparison reveal that the proposed model shows reasonable accuracy in estimating the damage range of debris flow and that using 10 m × 10 m cells allows the damage range to be reproduced with satisfactory precision.

거리 기반의 이동성 관리 방식은 무선 네트워크 연구 분야에서 주요한 주제로 고려되었다. 적당한 이동성 모델로 수학적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 특히 양방향의 랜덤 워크 모델은 단순성의 장점으로 인하여 많이 활용되었다. 그럼에도 불구하고 정확한 수식에 의한 분석은 지금까지 아직 이루어지지 못하였다. 본 고에서 우리는 양방향 랜덤 워크모델에 관한 정확한 수식을 제공한다. 이러한 수학적 모델은 거리 기반의 이동성 관리 방식에 관한 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

Distance based mobility management schemes have been considered as a major issue in the wireless network research area. Accordingly, many efforts have been made to analyze them numerically with suitable mobility models. In particular, bidirectional random walk model has been employed frequently due to its simplicity. Nevertheless, the exact equations are not presented so far. In this paper, we provide the exact equations regarding the bidirectional random walk model, which is very useful for the analysis of the distance based mobility management schemes.

Traffic performance in a microcellular system is much more affected by cell dwell time and channel holding time in each cell. Cell dwell time of a call is characterized by its mobility pattern, i.e., stochastic changes of moving speed and direction. Cell dwell time provides important information for other analyses on traffic performance such as channel holding time, handover rate, and the average number of handovers per call. In the next generation mobile communication system, the cell size is expected to be much smaller than that of current one to accommodate the increase of user demand and to achieve high bandwidth utilization. As the cell size gets small, traffic performance is much more affected by variable mobility of users, especially by that of pedestrians. In previous work, analytical models are based on simple probability models. They provide sufficient accuracy in a simple second-generation cellular system. However, the role of them is becoming invalid in a picocellular environment where there are rapid change of network traffic conditions and highly random mobility of pedestrians. Unlike in previous work, we propose an improved probability model evolved from so-called Random walk model in order to mathematically formulate variable mobility of pedestrians and analyze the traffic performance. With our model, we can figure out variable characteristics of pedestrian mobility with stochastic correlation. The above-mentioned traffic performance measures are analyzed using our model.

In this paper, an external torque estimation problem in one-degree-of-freedom (1-DOF) flexible-joint robot equipped with a joint-torque sensor is revisited. Since a sensor torque from the joint-torque sensor is distorted by two dynamics having a spring connection, i.e., motor dynamics and link dynamics of a flexible-joint robot, a model-based estimation, rather than a simple linear spring model, should be required to extract external torques accurately. In this paper, an external torque estimation algorithm for a 1-DOF flexible-joint robot is proposed. This algorithm estimates both an actuating motor torque from the motor dynamics and an external link torque from the link dynamics simultaneously by utilizing the flexible-joint robot model and the Kalman filter estimation based on random-walk model. The basic structure of the proposed algorithm is explained, and the performance is investigated through a custom-designed experimental testbed for a vertical situation under gravity.

지질공원은 지질학적으로 가치가 있는 지질유산을 교육 및 관광을 통해 자발적인 보전과 지역 경제 발전에 기여하는 프로그램으로서, 국내외 중요성과 관심이 점차 증가하고 있다. 경북 동해안 지질공원 중 하나인 내연산 12폭포는 다양한 지질구조의 형성과 아름다운 경관을 제공하는 관광지이지만 주요 탐방로의 주변이 급경사지 및 절벽 등으로 토석류의 위험에 노출되어 있다. 하지만 탐방로에 대한 토석류와 같은 재해위험성 평가 및 탐방로 관리 체계 수립에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구는 내연산 12폭포 탐방로에 대한 토석류 확산 범위 예측을 하기 위해 단순화시킨 dfwalk 모델을 적용하였다. 초기 토사 붕괴지점은 산림청에서 제공하는 산사태 위험지도 1등급 구역을 활용하였으며, 초기 토사붕괴량은 산사태 위험지도의 1등급 면적과 Z-model을 통해 도출된 토심의 곱으로 산정하였다. 이후 토석류의 이동확률 및 확산범위를 파악하기 위해 simple flow routing 기법을 적용하고 10,000회의 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 분석 결과, 내연산 2코스 탐방로 약 8.5 km 중 약 10%에 해당하는 부분이 토석류에 취약한 것으로 예측되었다. 또한 내연산 12폭포 중 7개의 폭포구간이 토석류에 대한 취약성이 높게 나타났으며, 5개 구간은 토석류의 영향이 거의 미미한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 지질공원 내 토석류 위험구간을 사전에 파악하고 대피로를 사전에 설정함에 있어 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Geoparks have been attracting increasing international interest by conserving geologically valuable heritage through education and tourism while contributing to local economies. The 12 Waterfalls of Naeyeonsan, located in the Gyeongbuk Donghaean Geopark, are known for diverse geological formations and picturesque landscapes. At the same time, the trails in Naeyeonsan are exposed to debris flows due to their steep slopes and cliffs. However, previous investigations have been limited by the lack of assessment of debris-flow risk on trails and the establishment of trail management systems. Therefore, the aim of the present study is to predict debris-flow runout along the 12 Waterfalls trail of Naeyeonsan by applying a simplified version of the dfwalk model. In this study, initial landslide points were delineated by identifying Grade 1 zone on the landslide hazard map of the Korea Forest Service. The initial debris volume was determined as the product of the mapped Grade 1 zone, and the soil depth was derived from the Z-model. To delineate the travel path and dispersion extent of debris flows, we applied the simple flow routing method and performed 10,000 monte carlo simulations. Based on these simulations, we subsequently estimated debris flow trajectory probabilities. As a result, it was shown that approximately 10% of the roughly 8.5 km Naeyeonsan Course 2 trail is susceptible to debris flows. The analysis indicates that trail sections at seven waterfalls are highly susceptible, while trail sections at five waterfalls have relatively low susceptibility. These findings are expected to serve as fundamental data for the identification of debris-flow susceptible areas within geoparks and for establishing evacuation routes in advance.