This study evaluates the errors involved in the area average rainfall amounts estimated by the arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method, and the optimal weighting method from the estimation theory. This study was applied to the upstream part of Nam-Han river basin (upper part of Youngwal) and the following results could be obtained. First, in case the raingauges are located evenly over the basin, no obvious difference can be found in the area average rainfall amounts from the arithmetic mean method or from the Thiessen's weighting method. However, as these two methods cannot consider the spatial variability of rainfall, the estimation error could be higher when the spatial variability of rainfall is high. In our application the estimation error from the arithmetic mean method or the Thiessen's weighting method was also found to be higher than that from the method from the information theory, which considers the spatial variability of rainfall. Thus, we could conclude that for the rainy season of Korea or for the mountain area when and where the spatial variability of rainfall is high, a proper method of considering the spatial variability of rainfall should be used regardless of the basin size. The isohyetal method generally used for the large basins or the optimal weighting method from the estimation theory used in this study could be good alternatives for this case.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1203-1214
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2016
Obesity is a risk factor for various diseases as well as itself a disease and associated with socioeconomic factors. The obesity proportion has been increasing in Korea over about 15 years so that investigation of the socioeconomic factors related with obesity is important in terms of preventation of obesity. In particular, the association between obesity and socioeconomic status varies with gender and has spatial dependency. In the paper, we estimate the effects of socioeconomic factors on obesity proportion by gender, considering the spatial correlation. Here, a conditional autoregressive model under the Bayesian framework is used in order to take into account the spatial dependency. For the real applicaiton, we use the obestiy proportion dataset at 25 districts of Seoul in 2010. We compare the proposed spatial model with a non-spatial model in terms of the goodness-of-fit and prediction measures so the spatial model performs well.
Jung, Sung Ho;Nguyen, Van Giang;Kim, Young Hun;Lee, Gi Ha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.40-40
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2021
수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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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.
Park, Jin-Hyeog;Kwon, Hyun-Han;Chae, Hyo-Sok;No, Sun-Hee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.354-354
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2011
금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.93-93
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2012
하천의 수면 폭, 평균수심, 평균유속은 유량과 함께 변화한다. 이들의 관계는 멱함수의 형태로 표현될 수 있으며, 변동성을 바라보는 관점에 따라 두 가지로 구분된다. 하나는 시간에 따른 변동성으로 한 지점에서 서로 다른 주기를 갖는 유량들의 폭, 수심, 유속과의 관계(지점수리기하, at a station hydraulic geometry)이며, 다른 하나는 공간적 변동성으로 하천의 하류 방향으로 가면서 나타나는 유량과 폭, 수심, 유속과의 관계(하류수리기하, downstream hydraulic geometry)이다(Leopold and Maddock, 1953). 두 가지 수리기하의 경우 모두 자연 하천의 프랙털 특성(fractal)을 보여주는 예라 할 수 있다. Dodov and Foufoula-Georgiou (2004)는 Stall and Fok (1968)의 자료를 재분석한 결과, 지점수리기하의 지수 값이 해당 지점에서의 유역면적에 관한 함수로 표현될 수 있음을 발견하였다. 그러나, 이러한 멀티 프랙털 특성은 모든 하천유역에서 발견되는 것은 아니며, Dodov and Foufoula-Georgiou (2004)가 통계적으로 분석한 대상유역의 결과도 그 유의성에 논란의 여지가 있다고 볼 수 있어서, 현대 수문지형학의 남겨진 숙제라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 수리기하의 멀티 프랙털 특성을 수문학적 동질성 여부라는 측면에서 탐구하였다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 수리기하 관계식과 차별되는 무차원변량을 이용한 새로운 관계식을 제안하였으며 이를 관측 자료에 적용하여, 멀티 프랙털 특성의 존재 여부를 고찰하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.328-328
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2022
GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.
Slope stability analysis is a geotechnical engineering problem characterized by many sources of uncertainty. Some of them are connected to the variability of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure of probabilistic analysis of slope stability is presented based on Spencer's method of slices. The deterministic analysis is extended to a probabilistic approach that accounts fur the uncertainties and spatial variation of the soil parameters. The procedure is based on the first-order reliability method to compute the Hasofer-Lind reliability index and Monte-Carlo Simulation. A probabilistic stability assessment was performed to obtain the variation of failure probability with the variation of soil parameters in homogeneous and layered slopes as an example. The examples give insight into the application of uncertainty treatment to the slope stability and show the impact of the spatial variability of soil properties on the outcome of a probabilistic assessment.
Kim, Yumi;Lim, Yoon-Jin;Lee, Hyun-Kyoung;Choi, Byoung-Choel
Journal of the Korean Geographical Society
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v.49
no.6
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pp.833-848
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2014
The assessment of the current and future climate change-induced potential wind energy is an important issue in the planning and operations of wind farm. Here, the authors analyze spatiotemporal characteristics and variabilities of wind energy over Korean Peninsula in the near future (2006-2040) using Representative Concentration Pathway(RCP) scenarios data. In this study, National Institute of Meteorological Research (NIMR) regional climate model HadGEM3-RA based RCP 2.6 and 8.5 scenarios are analyzed. The comparison between ERA-interim and HadGEM3-RA during the period of 1981-2005 indicates that the historical simulation of HadGEM3-RA slightly overestimates (underestimates) the wind energy over the land (ocean). It also shows that interannual and intraseasonal variability of hindcast data is generally larger than those of reanalysis data. The investigation of RCP scenarios based future wind energy presents that future wind energy density will increase over the land and decrease over the ocean. The increase in the wind energy and its variability is particularly significant over the mountains and coastal areas, such as Jeju island in future global warming. More detailed analysis presents that the changes in synoptic conditions over East Asia in future decades can influence on the predicted wind energy abovementioned. It is also suggested that the uncertainty of the predicted future wind energy may increase because of the increase of interannual and intra-annual variability. In conclusion, our results can be used as a background data for devising a plan to develop and operate wind farm over the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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