• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.655-669
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• 2018

본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2017

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.

• 물과 미래
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• 제17권2호
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• pp.99-106
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• 1984

우리나라의 12개 주요측후소-서울, 인천, 전주, 광주, 목포, 제주, 여수, 대구, 부산, 포항, 마산, 울릉도의 이용가능한 년최극 일강수량, 기온 및 기압관측치로부터 최극치의 빈도분포를 추정하였다. 첫 단계로 Jenkinson방법에 의한 극치확률을 추정하는 방법이 이용되었다. 추정결과는 재현년수에 대한 각 측후소의 일강수량, 기온 및 기압을 제시하는 그래프형태로서 제시되었으며 빈도분포형태가 토의되었다.

• 상하수도학회지
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• 제26권2호
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• pp.321-329
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• 2012

In this study, statistical analysis under both stationary and non-stationary climate was conducted for rainfall data measured in Seoul. Generalised Extreme Value (GEV) distribution and Gumbel distribution were used for the analysis. Rainfall changes under the non-stationary climate were estimated by applying time variable (t) to location parameter (${\xi}$). Rainfall depths calculated in non-stationary climate increased by 1.1 to 6.2mm and 1.0 to 4.6mm for the GEV distribution and gumbel distribution respectively from those stationary forms. Changes in annual maximum rainfall were estimated with rate of change in the location parameter (${\xi}1{\cdot}t$), and temporal changes of return period were predicted. This was also available for re-evaluating the current sewer design return period. Design criteria of sewer system was newly suggested considering life expectance of the system as well as temporal changes in the return period.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2015

최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제6권1호
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• pp.88-93
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• 1994

유한수심에서의 불규칙파에 적용할 수 있는 파고의 확률분포함수를 2가지 해석적 방법으로 유도하였다. 첫번째 방법으로 새로이 유도된 확률분포함수는 Rayleigh 확률분포함수에 대한 직교 다항식을 유도함으로써 급수형태로 표시된다. 유도된 확률밀도함수를 비정규성이 강한 천해에서 측정한 파랑자료와 비교하였다. 확률밀도함수가 자료의 막대그래프와 잘 일치하였으나, 확률밀도함수가 급수로 표시되어 있기 때문에 파고가 큰 부분에서 음의 확률값이 된다. 비록 음의 확률값의 크기가 작다 하더라도 파고의 극치분포함수를 구하기에 부적절하다고 판단된다. 두번째 방법은 최대 엔트로피 법(maximum entropy method)을 적용하여 파고 분포와 매우 잘 일치하며, 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성 등을 추정하는 데 매우 유용함을 알 수 있다. 그러나 최대 엔트로피 법을 사용했을 경우, 비정규분포 특성을 나타내는 변위의 분포함수와 파고의 분포함수 사이의 함수관계를 구할 수 없었다.

• 상하수도학회지
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• 제30권4호
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• pp.369-379
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• 2016

It was confirmed that the extreme value distribution model applies to probability of exceeding more than once a day monthly the facility capacities using data of daily maximum inflow rate for 7 wastewater treatment plant. The result of applying the extreme value model, A, D, E wastewater treatment plant has a problem compared to B, C, F, G wastewater treatment plant. but all the wastewater treatment plant has a problem except C, F wastewater treatment plant based 80% of facility capacity. In conclusion, if you make a standard in statistical aspects probability exceeding more than once a day monthly can be 'exceed day is less than a few times annually' or 'probability of exceeding more than once a day monthly is less than what percent'.

• 전산구조공학
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• 제2권2호
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• pp.62-72
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• 1989

본 연구는 확률에 기초한 한국의 기본 설계풍속 추정을 위한 합리적인 방법을 제시하고 위험도에 기초한 전국의 설계풍속지도를 제안한다. 본 논문에서는 장기기록 지역의 계절풍 연 최대 풍속자료와 단기기록 지역의 계절풍 월 최대 풍속자료의 극치 Type I 분포 모형에 대한 적합성을 검토하였고, 극치 태풍 풍속 분포 추정에서는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 간접적인 해석방법이 적용되었다. 태풍과 계절풍에 대한 기본 설계풍속은 두개 분포의 적(product)으로 된 혼합모형에서 구한다. 본 연구 결과로부터 제안된 모형과 방법은 현재 한국에서 가용한 단기기록 풍속자료를 이용한 위험도에 기초한 기본설계풍속과 기본 설계풍속지도의 개발에 실용적인 도구로 활용 가능하다고 본다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제17권3호
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• pp.178-187
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• 2005

경사식 방파제에서 파랑과 구조물의 상호작용에 의하여 발생되는 처오름에 대한 파고i주기결합분포의 영향을 해석할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 제시되었다 처오름과 관련된 파괴모드의 정의에 따라 수면의 불확실성에 따른 영향을 해석할 수 있는 신뢰함수가 유도되었다. 특히 신뢰함수에 주기가 하나의 확률변수로 포함되어, 주기의 통계적 특성과 분포함수가 직접적으로 고려될 수 있을 뿐만 아니라 평균주기에 따른 파고분포의 거동특성이 조건부파고분포에 의해 올바로 고려될 수 있었다. 주기의 영향을 받지 않는 유의파고의 극치분포를 이용한 신뢰성 해석의 결과와 비교하여, 파고-주기결합분포를 이용한 신뢰성 해석이 극치분포를 이용한 신뢰성 해석보다 더 큰 파괴확률을 추정한다는 사실을 확인할 수 있었다. 따라서 중요한 구조물인 경우, 극치분포를 이용하여 경사식 방파제의 마루높이가 결정되더라도 단일 폭풍사상에 대하여는 파고-주기결합분포를 이용한 추가적인 해석이 필요하다. 한편 주기의 분포함수에 영향을 주는 계수에 따른 신뢰지수의 거동특성이 해석되었는데, 이에 따른 영향은 매우 작은 것으로 나타났다. 그러나 평균주기에 의한 파고분포의 거동에 따른 신뢰지수의 차이는 큰 것으로 나타났다 이는 파괴확률에 미치는 주기의 영향이 파고분포를 통하여 주로 발생된다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 수면 변동 효과를 고려한 합리적인 마루높이 산정을 위해 마루높이의 변화에 따른 파괴확률을 산정하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.275-290
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• 2012

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.