• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.23 no.3
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• pp.51-59
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• 2007

A reliability-based approach that can systematically model various sources of uncertainty is presented in the context of slope stability. Expressions for characterization of soil properties are developed in order to incorporate sampling errors, spatial variability and its effect of spatial averaging. Reliability analyses of slope stability with different statistical representations of soil properties show that the incorporation of sampling error, spatial correlation, and conditional simulation leads to significantly lower probability of failure than that obtained by using simple random variable approach. The results strongly suggest that the spatial variability and sampling error have to be properly incorporated in slope stability analysis.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.33 no.5
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• pp.25-35
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• 2017

Liquefaction is one of the major seismic damage, and several methods have been developed to evaluate the possibility of liquefaction. Recently, a probabilistic approach has been studied to overcome the drawback of deterministic approaches, and to consider the uncertainties of soil properties. In this study, the spatial variability of cone penetration resistance was evaluated using CPT data from three locations having different variability characteristics to perform the probabilistic analysis considering the spatial variability of soil properties. Then the random fields of cone penetration resistance considering the spatial variability of each point were generated, and a probabilistic analysis of liquefaction induced settlement was carried out through CPT-based liquefaction evaluation method. As a result, the uncertainty of soil properties can be overestimated when the spatial variability is not considered, and significant probabilistic differences can occur up to about 30% depending on the allowable settlement.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.27 no.10
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• pp.93-104
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• 2011

In this paper, a numerical procedure of probabilistic steady seepage analysis that considers the spatial variability of soil permeability is presented. The procedure extends the deterministic analysis based on the finite element method to a probabilistic approach that accounts for the uncertainties and spatial variation of the soil permeability. Two-dimensional random fields are generated based on a Karhunen-Lo$\grave{e}$ve expansion in a fashion consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function. A Monte Carlo simulation is then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to verify the application potential of the proposed method and to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the seepage behavior of soil foundation beneath water retaining structure with a single sheet pile wall. The results showed that the probabilistic framework can be used to efficiently consider the various flow patterns caused by the spatial variability of the soil permeability in seepage assessment for a soil foundation beneath water retaining structures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.21-21
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• 2021

효과적인 하천의 유지 및 관리를 위해서는 준설과 각종 수리시설물 영향에 의한 하상변화 양상을 파악하는 것이 필수적이다. 일반적으로 하상변화 분석을 위해서는 하도지형, 하상재료, 유사량 등 현장계측자료가 요구되지만, 대하천 주요 지점이나 정기조사가 이루어지는 일부 지점이 아니라면 하상변화 분석을 위한 현장계측자료가 부족한 실정이다. 따라서 하천을 효율적으로 관리하고 운영하기 위해서는 장래 하상변화 양상을 분석하는데 필요한 충분한 공간적 해상도를 가지는 지형정보와 하상재료 및 유사량 계측자료가 필요하며, 이를 기반으로 중기 및 장기 하상변화를 예측하고 그에 따른 하천관리계획을 수립하게 된다. 본 연구에서는 하도지형 현황자료의 공간해상도가 하상변화의 양적 규모 평가에 미치는 영향을 평가해보고자 한다. 현행 낙동강과 같은 대하천 하도의 하상변동 관련된 조사 및 연구 분석에는 500 m 간격을 기준으로 설정된 기준상의 측선 자료를 이용한다. 본 연구방법으로는 기존 측선을 이용하여 산정된 체적하상변동량과 기준 측선 사이 구간에 대해 측정된 보조측선에 대한 지형정보를 함께 활용하여 산정한 체적하상변동량을 비교함으로써, 하도지형자료의 해상도에 따른 체적변동량 산정결과의 차이와 영향을 평가하였다. 비교를 통해 기존 측선기준 하상변동량 산정치가 실체 하상변동량과 큰 차이를 보일 수 있음을 확인하였다. 따라서 효과적인 하천의 유지 및 관리와 계획 수립을 위해서는 보다 높은 공간해상도의 하도지형자료를 기반으로 한 하상변동 평가 및 분석의 정확도 제고가 필요한 것으로 판단된다. 향후 본 연구 성과를 장래의 하상변화조사의 기초자료로 활용시 상기의 문제점(자료 품질, 추정 자료 사용 등)을 해결하여 모의의 정확성과 정밀성을 제고할 수 있을 것으로 기대되는 바이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1397-1400
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• 2009

본 연구에서는 우리나라에 집중호우와 태풍 등으로 인해 빈번히 높은 빈도의 강우사상이 발생하는 특성을 파악하고자 확률강우량을 초과하는 강우사상의 시간 공간적 특성을 분석하였다. 우리나라 강우관측소 증에서 1973년부터 2002년까지 30년간 보유하고 있는 시간강우자료를 이용하여 전국 61개 지점의 산정된 지속시간 24시간 확률강우량을 초과하는 지점별 초과강우량과 초과횟수를 산정하였다. 2가지 경우에 대하여, 첫 번째 시간적 특성분석은 같은 지속시간에 대해 1973년부터 2007년가지 연도별로 나열한 후 변동성 경향성 분석을 하였다. 두 번째 공간적 특성분석은 각 지점에서 빈도가 증가할수록 지역적으로 차이를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.127-127
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• 2018

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.401-401
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• 2011

본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.4
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• pp.182-193
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• 2011

In order to compare the spatio-temporal variation pattern of sea surface temperature (SST) in Korea's Southern areas of the sea according to a regional scale, this study has selected the winter and summer seasons for 31 years (1980~2010) in a period aspect and selected three areas of the sea such as the Western areas of the sea (region B) and Eastern areas of the sea (region C) around Jeju Island in addition to overall Southern areas of the sea (region A) in regional aspect. The regression analysis was applied to find out a temporal variation pattern of SST, and the weighted mean center (WMC) of SST as well as analysis of a standard deviational ellipse (SDE) was respectively applied. As a result of regression analysis of SST, it showed a rising long-term trend for all two seasons in three regions. However, though the average SST for 31 years was all similar in three regions in the summer season, the region C appeared more highly than region B in the winter season. The spatial variation pattern of SST for two seasons showed that it is respectively different from each other in three regions. The spatial variation pattern of SST appeared as E-W direction in region A, SE-NW direction in region B and SW-NE direction in region C. In addition, the relationship between the location of the WMC of SST and the average SST showed correlation in regions A and B in the winter season, whereas it appeared that there is no correlation in region C. Accordingly, it can be known that the regional scale should be considered in case of analysis of spatio-temporal variation patterns of SST.