• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.315-315
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• 2016

최근 증가하고 있는 수자원의 지속가능성과 수생태계의 복원력 향상에 대한 관심을 반영하여 한반도 8개 다목적댐에 대하여 일유입량, 태풍과 비태풍 강우의 영향을 고려하여 수문학적 거동 특성을 분석하였다. The annual maximum flow(AMF) 와 7-day low flow의 분석결과를 기반으로 극치사상에 대하여 수문학적 인자(magnitude, timing, duration, and frequency)의 경향성분석을 수행하였다. AMF 분석결과, 충주댐, 소양강댐은 봄과 초여름 유입량의 감소경향을 보였다. 섬진강댐 유역은 태풍강우에 가장 민감한 유역이며 빈도와 지속기간에 대하여 통계적으로 유의한 증가 경향을 보였다. 7-day Low Flow 분석결과, 충주댐과 안동댐은 겨울철 유입량에 대하여 감소추세를 보이고 있지만, 태풍의 영향은 잘 나타나지 않는다. 본 연구는 8개 다목적댐 유역의 극치사상과 관련된 다양한 수문학적 변화에 대한 연구를 수행함으로서 유역의 흐름 패턴과 관련된 인과관계를 설명하고, 유역 맞춤형 중 장기 수자원 공급을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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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.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.493-505
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• 2015

남해안에 상륙한 태풍 자료를 기초로 하여 분석한 결과, 태풍 이동방향의 분포는 Beta 확률밀도함수를 따르며, 태풍 눈에서의 기압저하는 Rayleigh 확률밀도함수를 따르는 것으로 판단되었다. 이를 바탕으로 6개 상륙 지점에 따라 가장 확률적으로 높은 태풍의 진로와 기압저하에 따른 태풍 매미급의 극치 태풍 모의 시나리오를 결정하였다. 모의된 태풍의 상륙지점에 따른 마산만에서의 폭풍해일 변동성이 후속 연구에서 수치 모의될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.162-162
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• 2017

최근 우리나라는 전 지구적인 기후변화로 인하여 집중호우 및 돌발 홍수와 같은 극치 사상들이 증가하고 있는 추세이며, 이에 대한 분석을 위해 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 이를 위해서는 충분한 수의 자료가 필요하나 우리나라 강우자료는 지점별로 자료 보유 년 수가 비교적 많지 않기 때문에, 이러한 문제를 극복하기 위하여 하나의 지역, 즉 주어진 지점을 포함하여 수문학적으로 동일한 조건을 만족하는 주변 지점의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 실시하는 지역빈도해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역빈도해석과 두 개의 형상매개변수를 포함하여 다양한 극치 수문통계특성을 나타낼 수 있다고 알려진 Burr XII 분포를 이용하여 우리나라 강우자료에 대한 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위해 군집분석을 통한 강우지점의 지역화 과정을 거치고 분류된 지역을 L-moment ratio diagram에 도시하여, Burr XII 분포 영역 내 포함여부를 통해 Burr XII 분포의 적합도를 도시적으로 살펴보고, Hosking and Wallis (1997)이 제안한 적합성 척도($^{IST}$)를 통한 적합성 여부를 판별하였다. 또한 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 generalized extreme value, generalized logistic, Gumbel 분포와의 비교를 위해, 전체 지역에 대하여 재현기간에 따른 상대편의 (relative bias)와 상대평균제곱근오차 (relative root mean square error)를 산정하여 Burr XII 분포형의 적용 가능성을 살펴보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.229-233
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• 2008

기상청은 작년 말 전국 60개 지점 기상관측 자료 분석결과로부터 2007년 평균기온($13.5^{\circ}C$)이 1998년($13.6^{\circ}C$)에 이어 두 번째로 높게 나타났으며, 2007년 전국 강수량(1498.5mm)은 평년보다 13.9% 증가한 것을 확인하였다. 그리고 한반도 기후변화의 특징으로 기상 사상의 극값이 증가하고 있음을 추가로 언급한 바 있다. 과거에는 발생하지 않았던 고강도의 강우, 기온 상승과 같은 극치 사상의 잦은 출현빈도가 원인이 되고 있다. 그러나 이들 현상들은 일정한 패턴과 규칙에 따라 발생하지 않아 판단기준이나 경향성을 객관화 또는 정량화하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 기후변화가 우리나라의 극한 사상 변동과 그 영향을 분석하기 위하여 SRES B2 온난화가스시나리오와 YONU CGCM 으로부터 모의된 강우 시계열 자료를 이용하여 미래의 극치 사상의 경향성을 계절에 따라 비교 분석하였다.

• 해안과 해양
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• 제2권1호
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• pp.20-32
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• 2009

• 물과 미래
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• 제46권4호
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• pp.46-56
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• 2013

• 한국농공학회지
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• 제29권2호
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• pp.8-13
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• 1987

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1429-1433
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• 2010

수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.