극치해상 풍속 산정을 위해서는 장기 관측자료가 반드시 필요하다. 그러나, 해상에서의 장기 관측 자료를 확보하기란 거의 불가능하다. 따라서 해상 바람 조건을 분석하기 위해 태풍 모의 기법이 널리 이용되어 진다. 본 연구에서는 Holland(1980) model을 이용하여 1978년부터 2012년까지(35년간) 한반도 서해안 지역에 영향을 미친 총 74개 태풍에 대해서 태풍 모의를 하였다. 그 결과, BOLAVEN(1215)에 의한 HeMOSU-1의 100 m 고도 최대풍속은 49.02 m/s로서 35년간 가장 영향을 크게 미친 태풍으로 나타났다. 한편, 모의 결과는 서해안 지역에 설치 된 HeMOSU-1의 관측치(MUIFA, BOLAVEN, SANBA)와 비교하였다. 그리고 재현주기별 극치 풍속을 예측하기 위해 한반도 서해안 4개 지점(HeMOSU-1, 군산, 목포, 제주)의 35개 연 최대 풍속 자료에 Gumbel 분포형을 적용하였다. HeMOSU-1 지점의 해상 100 m 높이에서의 50년 빈도 설계풍속 값은 50 m/s, 100년 빈도 설계풍속 값은 54.92 m/s로 나타났으며, BOLAVEN 풍속이 50년 빈도 풍속에 해당되었다.
수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 자료의 구조를 이용하는 통계방법인 EDA 기법을 적용하여 자료를 정량화 하고, 이를 이용하여 빈도해석을 실시하였다. 모멘트법을 이용하는 전통적 방법이 극치값에 민감하게 반응하는 통계치를 주지만, EDA 기법은 변동이 적은 안정적인 통계치를 주는 장점이 있다. 빈도해석에 EDA 기법를 적용하는 경우에는 자료의 왜곡도를 반영하기 위해 원자료의 정규화 변환 및 역변환 과정을 거쳐야 한다. 즉, 원자료를 정규화 변환하고, EDA 기법을 적용하여 변환된 자료의 통계치를 추정하며, 이를 다시 역변환하여 원자료의 통계치를 결정해야 한다. 이렇게 결정된 통계치는 주어진 확률밀도함수를 이용한 빈도해석에 적용된다. 본 연구에서는 서울 및 포항지점의 연최대치 1시간 강우자료를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 EDA 기법을 적용하는 경우 극치값에 덜 민감한 안정적인 확률강우량의 산정이 가능한 것으로 확인되었다. 이러한 방법론은 특히 기후변화 등의 원인으로 강수자체의 경년변동이 매우 큰 지점의 빈도해석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
설계홍수량의 유도를 위해 일차적으로 극치계열인 금강, 영산강 및 석진강 수개 3개 유역의 연최고치계열을 중심으로 하여 SMEMAX법, 역변환(Power Transformation) 및 2단계역변환(Two step Power Transformation, TSPT)법에 의해 척도분포의 정규화를 위한 변환법의 효율성 검정과 설계홍수량의 유도 및 비교분석을 수행한 결과 SMEMAX 법과 Power 변환법에서는 정규분포화를 왜곡도계수의 영으로의 접근 시도는 가능하나 소설도, 3으로의 조건을 충족시킬 수 없었던 반면 2단계역변환법에서는 소설도, 3에 매우 근접된 결과를 가져오므로서 척도분포의 정규화를 기할 수 있었고 각각의 변환법에 유도된 설계홍수량간의 비교분석에서는 SMEMAX 및 Power 변환법에 비해 2단계역변환방법에 의한 설계 홍수량이 재현기간 10년 이상 실측치에 보다 접근된 좋은 결과를 나타내었다.
최근 우리나라 주변에 잦은 지진으로 인한 재해위험도 증가 우려가 커지고 있다. 국내 외에서 지진해일 위험도 평가는 시나리오를 기준으로 수치해석을 수행하고 이들 결과를 활용하는 절차로 수행된다. 그러나 위험도 평가는 하중조건 즉, 지진해일을 발생시키는 지진의 발생빈도 및 크기를 종합적으로 고려한 확률 계산이 우선적으로 요구되나, 기존 분석 절차에서는 고려가 되지 않거나 상대적으로 간략화 되어 진행되고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 과거 우리나라 주변에 지진 및 지진해일 자료, 수치해석 모형 결과를 활용하여, 지진의 규모와 발생빈도를 종합적으로 고려할 수 있는 지진해일 위험도 평가 방법을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 지진 위험도 평가를 위해서 Poisson-Pareto 분포를 이용하였다. 둘째, 지진발생 위치 및 크기를 고려한 지진해일 위험도 평가 모형을 개발하였다. 셋째, 지진발생 위험도 및 지진해일 위험도를 통합한 해석 모형을 개발하고자 하며, 본 연구애서 제시하는 모든 해석 절차는 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있도록 Bayesian 해석기법을 도입하여 진행하였다.
본 연구에서는 댐 특성(기능, 규모)별로 하류하천에 미치는 유량변화 문제를를 체계적으로 분석하고자 수문변 화지표법(Indicators of Hydrologic Alteration, Richter et al., 1996)을 적용하여 한국수자원공사에서 관리하는 소양강댐 등 11개 다목적댐과 광동댐 등 12개 용수전용댐의 일단위 유입량과 방류량 자료를 이용, 연최소 최대유량 크기와 지속기간, 유량변화정도 등을 분석하여 댐운영이 하류하천에 미치는 유량변화를 비교분석 하였다. 광동댐 등 12개 용수전용댐의 월 유량변화의 산정 결과, 갈수기에 해당하는 10월부터 다음해의 6월까지 8개월간은 댐건설전 월평균 방유량은 $0.64m^3/sec\sim3.05m^3/sec$이었으나, 댐건설후 월평균 방류량은 $0.33m^3/sec\sim2.99m^3/sec$로 -69.7%$\sim$167.8%의 분포를 나타내고 있으나 12월과 1월을 제외하면 댐 건설 이후 오히려 6.8%$\sim$69.7% 가 감소하였다. 우기철인 7월부터 9월까지 3개월간은 댐건설전 월평균 방류량이 $6.82m^3/sec\sim7.67m^3/sec$이었으나, 댐건설후 월평균 방류량은 $4.12m^3/sec\sim4.35m^3/sec$로 51.0%$\sim$55.1%가 감소하여 저수지 공용량을 이용한 저류효과가 다소 있었음을 알 수 있다. 용수전용댐과 다목적댐의 분석 결과를 비교하여 보면, 용수전용댐은 1일 최소유량의 경우는 평균적으로 76.52%가 증가하였으나 3일부터 90일 최소유량의 54.19%$\sim$67.19%까지 감소하여 갈수기 하류유량 개선효과는 없으나, 다목적댐의 경우는 1일 최소 유량은 743.76%가 증가하였으며 90일 최소 유량도 83.62%가 증가하여 갈수기 하류유량 개선 효과가 큰 것으로 분석되었다. 용수전용댐의 1일 최대유량의 경우는 37.8%가 감소되며 90일 최대유량은 38.5$\sim$51.0%까지 감소하여 홍수기 댐의 저류효과가 점차 증가하였다. 다목적댐의 경우는 1일 최대 유량은 59.4%가 감소하였으며 감소량은 점차 감소하여 90일 최대강우량은 30.1%가 감소하여 홍수기 댐 저류효과로 하류홍수량을 상당히 조절함을 알 수 있다.
본 연구에서는 수문변화 지표법을 적용하여 광동댐 등 12개 용수 전용댐의 연 최소 최대유량 크기와 지속기간, 고 저맥파 빈도와 주기, 수문곡선 변화 비율과 빈도, 유량변화정도 등을 분석하여 댐이 하류하천에 미치는 영향을 수치로 제시 하였다. 광동댐 등 12개 댐의 월 유량변화를 산정한 결과, 갈수기에 해당하는 10월부터 다음해 6월까지 8개월간의 댐건설전 월평균 방류량은 $0.64\;m^3/sec{\sim}3.05\;m^3/sec$이었으나, 댐건설후 월평균 방류량은 $0.33\;m^3/sec{\sim}2.99\;m^3/sec$로 $-69.7%{\sim}167.8%$의 분포를 나타내고 있으며, 12월과 1월을 제외하면 댐건설 이후 오히려 $6.8%{\sim}69.7%$가 감소하였다. 우기철인 7월부터 9월까지 3개월간은 댐건설전 월평균 방류량이 $6.82\;m^3/sec{\sim}7.67\;m^3/sec$이었으나, 댐건설후 월평균 방류량은 $4.12\;m^3/sec{\sim}4.35\;m^3/sec$로 $51.0%{\sim}55.1%$가 감소하여 저수지 공용량을 이용한 저류효과가 다소 있었던 것으로 분석되었다. 연 최소 최대유량 크기와 지속기간 분석결과 1일, 3일, 7일, 30일, 90일 최소유량은 광동댐 등 10개 댐이 댐건설 전후 모두 $0.0\;m^3/sec$로 증감이 없었으며, 달방댐의 경우 30일 최소유량이 $0.026\;m^3/sec$에서 $0.000\;m^3/sec$로 99.11%가 감소하였다. 영천댐의 경우도 30일 최소유량이 $0.101\;m^3/sec$에서 $0.067\;m^3/sec$로 33.73%가 감소 하였으며, 90일 최소유량의 경우 달방댐은 $0.067\;m^3/sec$에서 $0.031\;m^3/sec$로 53.48%가 영천댐은 $0.219\;m^3/sec$에서 $0.150\;m^3/sec$로 31.29%가 감소하였다. 12개 용수 전용댐중 유지용수공급이 계획되어 있는 영천댐과 달방댐을 제외하고는 댐하류 방류량이 없이 건천화 되었다는 사실을 알 수 있다. 고 저맥파의 빈도와 주기 분석결과 댐건설 이후 수문곡선이 25% 이하로 떨어지는 저맥파는 $72.99%{\sim}98.52%$가 감소하였으며, 저맥파의 기간은 $-80.0%{\sim}4,423.3%$까지 분포하여 상당히 증가하였다. 수문곡선이 75%를 초과하는 고맥파의 발생 횟수는 댐건설 이후 $34.28%{\sim}91.67%$가 감소하였으며, 고맥파의 기간은 $-64.31%{\sim}135.62%$로 증가 또는 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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