• Title/Summary/Keyword: 규모 매개변수

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Parameters Estimation of Probability Distributions Using Meta-Heuristic Algorithms (Meta-Heuristic Algorithms를 이용한 확률분포의 매개변수 추정)

  • Yoon, Suk-Min;Lee, Tae-Sam;Kang, Myung-Gook;Jeong, Chang-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.464-464
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    • 2012
  • 수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

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Analysis of Flood Runoff Hydrograph by Parameter Estimation Technique (매개변수 산정기법에 따른 홍수유출 수문곡선 분석)

  • Choi, Jong-In;Lee, Dong-Hoon;Yi, Jae-Eung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.873-877
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    • 2012
  • 지형인자는 하천유역의 홍수량을 산정하는데 있어 매우 중요한 인자이다. 유역의 지형인자를 통해 홍수유출 모형에 적용하기 위한 매개변수를 산정하고 강우-유출모형에 적용시켜 홍수수문곡선을 추정하고 있다. 그러나 우리나라에 적합한 매개변수의 추정방법은 아직 미흡하여 외국에서 개발된 경험식을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 하천유역의 홍수유출을 계산할 때 입력인자로 사용되는 집중시간 및 저류상수 등과 같은 매개변수를 산정하는데 있어 사용되는 경험식들의 조합에 따른 홍수유출량의 변화양상을 분석하였다. 시험유역으로 청미천 유역을 선정하여 각 경험식에 따른 매개변수를 산정하여 비교하였다. 강우-유출 모델로 HEC-HMS를 적용하였으며 모의시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하고 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용한 유출모의가 가능하도록 ModClark(Modified Clark) 방법을 사용하였다. 또한, 중규모 이상의 큰 유역의 경우는 유입시간이 유하시간에 비해 상대적으로 짧아 유입시간을 무시하고 유하시간을 집중시간으로 취급하므로 각 소유역에 대한 집중시간 산정은 유하시간을 산정하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 집중시간 및 유하시간 산정에 Kirpich, Rziha, Kraven(I), Kraven(II) 공식을 적용하였고, 저류상수 산정에 Clark, Linsley, Sabol, Russel, Peters 공식을 적용하였다.

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Evaluation of Parameter Estimation Methods Using Uncertainty Analysis of Rainfall-Frequency Curves (강우-빈도 곡선의 불확실성 분석을 이용한 매개변수 추정법의 평가)

  • Han, Jeong-Woo;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1272-1276
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    • 2009
  • 극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

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Sensitivity Analysis of the SWMM Model Parameters Based on Design Rainfall Condition (설계강우조건에 따른 SWMM모형 매개변수의 민감도 분석)

  • Lee, Jong-Tae;Hur, Sung-Chul;Kim, Tae-Hwa
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.38 no.3 s.152
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    • pp.213-222
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    • 2005
  • This study is a sensitivity analysis of the parameters which affect the simulation results under various design rainfall conditions, using the SWMM model, for three selected basins in urban areas. The sensitivity of the peak flow rate is defined by $S_Q$ (=1.0 - (min. ratio of peak flow rate/max. ratio of peak flow rate)), and the rainfall conditions are classified in terms of design rainfall frequency, duration, and distribution. The simulation results show that in most conditions the parameters - the impermeable area ratio, the sewer slope, and the initial infiltration capacity - have more significant effects on the results than other parameters. As the design rainfall frequency increases, the sensitivity of the sewer slope and sewer roughness increases, while the parameters related with the surface runoff decrease. When the rainfall duration increases, the sensitivities of most parameters of surface runoff and sewer flow decrease. Also, at the 1st quarterly Huff rainfall distribution condition, the impermeable area ratio has high sensitivity, but at the 4th quarterly condition the parameters related with sewer flow show higher sensitivities. These tendencies can be explained by considering the procedure for computing the effective rainfall and kinematic wave on the surface and sewer flow.

A Study on regionalization of PDM model parameters (확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화에 관한 연구)

  • Chang, Hyung Joon;Lee, Hyo Sang;Kim, Seong Goo;Park, Ki Soon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.224-224
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    • 2017
  • 지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.

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Estimation of the return period of statistical method for probable maximum precipitation (통계학적 가능최대강수량의 재현기간 추정)

  • Kim, Sangdan;Sim, Inkyeong;Lee, Okjeong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.180-180
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    • 2018
  • 가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.

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A study on the uncertainty assessment of Clark unit hydrograph with limited events (제한된 수문사상을 갖는 유역의 단위도 매개변수 산정 불확실성 분석에 관한 연구)

  • Kwon, Ji-Hye;Park, Jiyeon;Kim, Tae Hyung;Shin, Cheol-Shik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.423-423
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    • 2015
  • 국내에서는 유역의 설계홍수량을 결정하기 위해 강우-유출 사상에 의해 유도된 대표단위도를 활용하는 방식이 일반적으로 채택되고 있으나, 유역의 실측 호우사상이 부족한 경우 대표단위도의 신뢰성은 종종 논쟁의 여지를 갖게 된다. 이는 제한된 수의 자료를 활용하여 도출된 매개변수의 평균이나 최대/최소값으로 채택되는 대표단위도를 통해 산정되는 설계홍수량이 왜곡될 수 있는 가능성에 기인하는 것이다. 따라서 매개변수 산정 및 검정에 활용되는 사상의 수와 질이 설계홍수량 산정에 미치는 영향을 파악하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 가용한 호우사상의 수가 제한된 유역의 경우 Clark 단위도의 매개변수 도출에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 대상유역은 비교적 다량의 실측 호우사상을 갖는 국내 중규모 댐 유역으로 선정하였으며, 호우사상 모집단의 수가 N개일 때 단위도 유도에 활용되는 사상을 2개부터 N-1개까지 증가시켜 가며 분석대상이 되는 호우사상이 무작위로 선정될 경우를 가정하였다. 불확실성 분석을 수행하기 위하여 Monte Carlo Simulation을 각 호우사상 수별로 100회씩 적용하였으며, 이 때 확률변수는 등분포함수를 따르는 것으로 가정하여 각 호우사상이 선정될 가능성을 동일하게 부여하였다. 이러한 과정을 통해 선정된 호우사상별 매개변수들 중 도달시간과 저류상수의 평균값과 최소값을 대표단위도(평균, 최대)의 매개변수로 각각 채택하여 설계홍수량을 도출하였다. 그 결과 선정된 호우사상의 양과 질에 관계없이 호우사상 수가 증가함에 따라 채택되는 대표단위도의 매개변수가 안정되는 경향을 보였으며, 설계수문곡선의 첨두홍수량 분포는 음으로 왜곡되는 경향을 나타내어 설계홍수량이 과소산정될 가능성이 감소하는 결과를 보였다. 즉, 대상유역의 분석 대상 호우사상 수가 증가하면 대표단위도 매개변수 및 설계홍수량 산정결과가 안정되는 경향을 보이므로 설계홍수량 산정의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이며, 이는 향후 설계홍수량 산정 및 평가를 수행하는 기술자들의 판단도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Application Study of Nonstationary GEV Model for Annual Maximum Precipitation Data using AICc and BIC (AICc와 BIC를 이용한 비정상성 GEV 모형의 적용)

  • Kim, Hanbeen;Kim, Sooyoung;Kim, Taereem;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.143-143
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    • 2015
  • 기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.

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An examination of the relationship between peak velocity at a basin outlet and parameters of the Clark model (유역 출구에서의 첨두유속과 Clark 모형 매개변수 간의 관계 검토)

  • Lee, Jinwook;Lee, Munseok;Kim, So Eun;Yoo, Chulsang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.332-332
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    • 2020
  • 본 연구에서는 유역 출구에서의 첨두유속과 Clark 모형 매개변수 간의 관계를 검토하였다. 첨두유속과 집중시간의 관계가 먼저 검토되었으며, 이후 집중시간과 저류상수의 관계가 검토되었다. 이를 위해, 다년간의 수위 관측 및 유속 및 유량 측정 성과가 있는 지점들이 선정되었다. 분석을 위해 관측 수위 및 수위-유량 곡선이 존재하는 호우사상들이 고려되었으며, 이 중 첨두유속 자료가 존재하는 사상들이 첨두유속과 집중시간 관계 검토를 위해 고려되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 호우사상 규모가 커짐에 따라 첨두유속은 크게, 집중시간은 작게 나타나며, 이 둘은 선형적인 관계를 가진다. (2) 집중시간과 저류상수는 호우사상 규모에 관계없이 유역별로 어느 정도 일정하게 나타나며, 이는 유역의 상사성과 높은 상관을 가진다.

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Analysis of debris flow simulation parameters with entrainment effect: a case study in the Mt. Umyeon (연행작용을 고려한 우면산 토석류 모의 매개변수 특성분석)

  • Lee, Seungjun;An, Hyunuk;Kim, Minseok;Lim, Hyuntaek
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.9
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    • pp.637-646
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    • 2020
  • The shallow landslide-trigerred debris flow in hillslope catchments is the primary geological phenomenon that drives landscape changes and therefore imposes risks as a natural hazard. In particular, debris flows occurring in urban areas can result to substantial damages to properties and human injuries during the flow and sediment transport process. To alleviate the damages as a result of these debris flow, analytical models for flow and damage prediction are of significant importance. However, the analysis of debris flow model parameters is not yet sufficient, and the analysis of the entrainment, which has a significant influence on the flow process and the damage extent, is still incomplete. In this study, the effects of erosion and erosion process on the flow and the impact area due to the change in the soil parameters are analyzed using Deb2D model, a flow analysis model of debris developed in Korea. The research is conducted for the case of the Mt. Umyeon landslide in 2011. The resulting impacted area, total debris-flow volume, maximum velocity and inundated depth from the Erosion model are compared to the field survey data. Also, the effect of the entrainment changing parameters is analyzed through the erosion shape and depth. The debris flow simulation for the Raemian and Shindong apartment catchment with the consideration of entrainment effect and erosion has been successful. Each parameter sensitivity could be analyzed through sensitivity analysis for the two basins based on the change in parameters, which indicates the necessity of parameter estimation.