구조방정식모형을 이용한 설마천 유역과 청미천 유역의 장기 수문순환 평가 :Use of a Structural Equation Model for the Long-term Evaluation of Hydrological Cycles in the Seolmacheon and Cheongmicheon Basin

김소은

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김소은 (고려대학교, 고려대학교 일반대학원)

지도교수: 유철상

발행연도: 2022

저작권: 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

구조방정식모형을 이용한 설마천 유역과 청미천 유역의 장기 수문순환 평가

김소은 건축사회환경공학과 2022.01 학위논문

2021

구조방정식모형을 이용한 설마천 유역과 청미천 유역의 장기 수문순환 평가

김소은 , 유철상 , 이문석 외 1명 한국습지학회지 2021.11 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

This study compares the long-term hydrological cycles of the Seolmacheon and Cheongmicheon basin by applying the structural equation model (SEM). These two basins are found different especially in their land-use pattern. Both basins have the actual evapotranspiration data measured by the eddy-covariance method as well as the rainfall and runoff data. The length of the data considered in this study is nine years from 2010 to 2018. The structure of the SEM is determined by considering the correlations among the data as well as the general knowledge on the hydrological cycle. As a result, a total of three SEMs are applied sequentially to analyze their fittings. As irony would have it, two basins are found to be similar in the application of one SEM, but different in the application of another. Especially, when considering the feedback process between precipitation and evapotranspiration, two basins are found to be very different. In addition, the hydrologic cycle of the basin was evaluated using a structural equation model including latent variables. As a result of the model, the hydrological cycle process of the two basins was found to be very similar to the path analysis.

#구조방정식모형 #수문수환 #설마천 유역 #청미천 유역

1. 서론 1
1.1 연구배경 및 목적 2
2. 구조방정식모형 5
2.1 구조방정식모형의 개념과 특징 6
2.2 구조방정식모형의 적용 7
2.2.1 구조방정식모형의 변수 7
2.2.2 분석 절차 7
2.2.3 적합도 지수 8
2.2.4 경로분석 9
3. 모형 평가를 위한 자료 구축 12
3.1 대상유역 13
3.2 연구자료 15
4. 경로분석을 통한 수문순환 평가 19
4.1 경로분석의 기본모형 20
4.1.1 기본모형의 설정 19
4.1.2 기본모형의 평가 23
4.2 기본모형의 수정 및 평가 25
4.2.1 수정모형 1 25
4.2.1 수정모형 2 27
4.3 결과 분석 30
5. 구조방정식모형을 통한 수문순환 평가 33
5.1 기본모형 설정 34
5.1.1 이론적 배경 34
5.1.2 연구자료 34
5.1.3 모형설정 38
5.2 요인분석 40
5.1.1 이론적 배경 34
5.2.1 탐색적 요인분석 34
5.2.2 확증적 요인분석 44
5.3 구조방정식모형의 적용 48
5.4 다중집단분석 51
5.5 결과 분석 53
6. 요약 및 결론 55
7. 참고문헌 59

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)