• 제목/요약/키워드: 개선된 GEV 분포

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개선된 GEV 분포를 이용한 강우량 빈도분석 (Frequency Analysis of Rainfall Data Using Advanced GEV Distribution)

  • 이길성;강원구;박경신;성진영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1321-1326
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    • 2009
  • 강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.

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수문자료의 이변량 확률분포형 매개변수 추정 개선을 위한 Monte-Carlo 모의실험 (Monte-Carlo Simulation for Parameter Estimation of Bivariate Probability Distribution for Hydrological Data)

  • 주경원;김성훈;정영훈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.335-335
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    • 2019
  • 최근 수문자료에 대한 다변량 빈도해석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 조합하여 동시에 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 다변량 확률분포형을 이용한 빈도해석 과정 중 정확한 매개변수 추정을 위한 연구도 최근 여러방면으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다변량 확률분포형의 매개변수 추정방법 중 기존에 주로 사용되고 있는 의사최우도법(MPL, Maximum Pseudo-Likelihood method)의 성능을 개선하기 위해 기존의 방법과 본 연구에서 제안하는 매개변수 추정방법의 Monte-Carlo 모의실험을 수행하였다. 일반적으로 수문자료는 양(+)의 왜곡도계수를 갖기 때문에 GEV(Geveralized Extreme Value) 분포형을 모분포로 하여 각 방법의 정확성을 검토하였다. 모의실험을 수행한 결과, 기존의사최우도법에서 Weibull 식을 이용하여 순위통계량을 계산하는 방법보다 본 연구에서 제안한 왜곡도를 고려하는 순위통계량을 사용하는 것이 더 정확한 매개변수 추정결과를 보여주는 것으로 나타났다.

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한국의 적설하중 기준에 대한 평가 및 개선방안 (Assessment and Improvement of Snow Load Codes and Standards in Korea)

  • 유인상;김하룡;;정상만
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권5호
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    • pp.1421-1433
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    • 2014
  • 본 연구에서는 적설심 빈도분석을 수행하기 위해 우리나라에 가장 적합한 확률분포형과 모수추정방법을 선정하였다. 최적확률분포형으로는 Generalized Extreme Value (GEV), 모수추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 선정된 확률분포형과 모수추정방법을 적용하여 우리나라 69개 기상관측소별 적설심 빈도분석을 수행하였다. 빈도분석을 통해 관측소별 빈도별 적설심을 산정하였고 적설심과 눈의 단위중량을 이용하여 적설하중을 산정하였다. 산정된 적설하중 중 100년 빈도 적설하중을 이용하여 ArcGIS 크리깅(Kriging) 기법을 통해 우리나라 설계적설하중 지도를 작성하였다. 또한, 본 연구를 통해 산정된 적설하중과 건축구조기준 및 해설(2009)에서 제시하고 있는 설계적설하중을 비교하여 설계적설하중 기준의 적정성을 평가하였다. 평가결과, 대부분의 지역에서 현재 지상적설하중 기준의 상향조정이 요구되었으며 본 연구를 통해 도출된 결과를 반영하여 보다 합리적인 지역별 설계적설하중을 제안하였다. 본 연구를 통해 제안된 지역별 설계적설하중은 폭설에 대비한 우리나라 전역의 구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Bayesian Hierarchical Kriging 기법을 이용한 강우지역빈도해석 모형 개발 (A Study on Rainfall Regional Frequency Analysis Based A Bayesian Hierarchical Kriging Approach)

  • 김진영;김장경;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.466-466
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    • 2015
  • 지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

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확률론적 합성태풍을 이용한 서남해안 빈도 해일고 산정 (Estimation of Frequency of Storm Surge Heights on the West and South Coasts of Korea Using Synthesized Typhoons)

  • 김현정;서승원
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제31권5호
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    • pp.241-252
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    • 2019
  • 폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.