• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1053-1057
• /
• 2008

본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.339-339
• /
• 2022

본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.201-201
• /
• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1546-1550
• /
• 2009

최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 금호강권역의 단시간 강우에 대한 시간분포형을 결정하기 위하여 기존 강우의 시간분포방법 중에서 개념상 비교적 단순하면서도 물리적으로 의미를 갖는 Mononobe분포, Yen & Chow분포, Keifer & Chu분포의 방법을 이용하였다. 대상지점은 금호강권역의 가창으로 재현기간 50년의 6시간, 24시간 강우의 시간적 분포특성을 비교분석한 결과 6시간 확률강우량에서는 Mononobe 분포와 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 비교적 크게 나타났고 24시간 확률강우량에서는 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 가장 크게 나타났다. Yen & Chow 분포의 경우 6시간 강우의 첨두치에 비해 24시간 강우의 첨두치가 급격히 감소하는 것을 알 수 있다. 또한 확률강우를 이용해서 홍수유출량을 분석한 결과 6시간, 24시간의 첨두홍수량은 Keifer & Chu 분포가 가장 크게 나오는 것으로 나타났고 첨두시간 역시 Keifer & Chu 분포가 가장 빠른 것으로 나타났다. 최근 다양한 설계강우의 시간분포 방법들이 실제 강우분포의 특성을 표현하고 있지만 이러한 방법들 중에서 실제로 유역에 가장 적합한 시간분포 방법을 결정하기란 어렵다. 하지만, 첨두홍수량 결정을 위해서는 여러 가지 방법들 중 그 지역을 가장 대표할 수 있는 강우분포 방법을 선택해야만 한다. 따라서 분석지점 이외의 다양한 실제 지점에 대해 설계홍수량을 산정해 봄으로써 다른 설계강우의 시간분포 방법을 이용하여 산정한 결과의 비교 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.464-464
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1483-1487
• /
• 2006

본 연구에서는 2002년 태풍 루사(RUSA) 기간에 대한 강릉지역의 수분최대화비를 그 지역의 지형적인 특성을 고려하여 산정하였다. 수분최대화비는 최대가능강수(Probable Maximum Precipitation, 이하 PMP)를 추정하는데 가장 중요한 요소로써 최대 12시간 지속 1000 hPa 이슬점과 대표 12시간 지속 1000 hPa 이슬점에 따른 가강수량의 비로 계산된다. 각각의 이슬점을 결정하는 방법으로, 대표 12시간 지속 이슬점은 수분 유입지역을 파악함으로써 계산되는데, 이 유입지역은 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장등을 고려하여 선정되었다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 구하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme TypeⅠ(Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 10%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 구하였다. 본 연구에서는 이와 같은 과정을 통해 재 추정된 수분최대화비와 기존에 제시된 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 강릉호우의 소유역$(3.76km^2)$에 대한 PMP를 산정하고 기존 결과와의 차이점을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1850-1854
• /
• 2006

본 연구에서는 Huff(1967) 방법의 국내유역 적용을 위한 개선방안으로서 유역내.외 관측소의 호우사상별로 점우량 25.4mm이상과 면적우량 12.7mm이상의 자료를 사용하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 분석결과 강우지속기간 등급별 최빈분위의 대부분이 면적우량과 같은 분위가 선택되어 유역의 대표성을 갖는 것으로 분석되었다. 건교부(2000) Huff 방법과 본 연구의 방법으로 시간분포 시킨 결과 지속기간별 첨두강우강도의 크기는 본 연구의 방법으로 산정된 값이 컸으나, 지속기간에 따라 일관된 경향을 나타내지는 않았다. 전술한 두 방법에 의해 시간분포 시킨 지속기간별 확률강우량을 입력으로 하여 유입수문곡선을 모의하였다. 첨두강우강도의 경우와는 달리 지속기간별 첨두홍수량의 값은 지속기간 12시간을 기준으로 지속기간이 증가됨에 따라 두 방법에 의한 값의 차이가 커졌다. 특히, 임계지속기간을 고려한 첨두홍수량에서 큰 차이를 보였으며, 이는 지속기간별 첨두홍수량 차이에서도 유사한 특성으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 지속기간에 관계없이 하나의 누가곡선을 이용해왔던 기존방법에서 탈피해 지속기간별로 누가곡선을 구분함으로써 지속기간별 강우의 시간분포 특성과 유역의 대표성을 갖는 무차원 누가곡선 작성방법으로 효과적일 것으로 기대되었다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.1-13
• /
• 2012

Seismic fragility functions are derived for probabilistic evaluation of seismic control performance of energy dissipation devices installed in reinforced concrete structures. Displacement-dependent dampers are added to the nonlinear single-degree-of-freedom systems with different natural periods and hysteretic characteristics of which stiffness and strength has uncertainty. Nonlinear time history analysis is conducted for those SDOF systems and the result is processed statistically to obtain seismic fragility functions in the form of log normal distribution. Variation of seismic fragility functions for different parameters of SDOF systems and dampers are investigated and the seismic control performance is assessed probabilistically.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.1450-1454
• /
• 2005

수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.120-127
• /
• 2011

Checkpointing is one of common methods of realizing fault-tolerance for real-time systems. This paper presents a scheme to determine checkpoint intervals using probabilistic optimization. The considered real-time systems comprises multiple tasks in which transient faults can happen with a Poisson distribution. Also, multi-tasks are scheduled by the non-preemptive Rate Monotonic (RM) algorithm. In this paper, we present an optimization problem where the probability of task completion is described by checkpoint numbers. The solution to this problem is the optimal set of checkpoint numbers and intervals that maximize the probability. The probability computation includes schedulability test for the non-preemptive RM algorithm with respect to given numbers of checkpoint re-execution. A case study is given to show the applicability of the proposed scheme.