• 물과 미래
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• 제20권2호
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• pp.139-150
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• 1987

본 연구는 우리나라의 확율강우량도 작성을 위한 수문해석기법을 개발제시하는 것을 내용으로 하고 있다. 강우량계열의 적정분포형검정과정에서는 변수변환정규분포(Y-k법)등 11개의 연속확율분포형을 적용하였으며, 각 지속기간별 연최대강우량자료에 대한 수문해석을 실시하였다. 최적분포형 선정을 위한 적합도검정은 $-test와 Kolmogorov-Smirnov test에 의거하였으며 계급구간은 등간격으로 취하였다. 서울, 인천, 부산 및 광주지점의 강우지속기간 10분, 60분, 6시간 및 24시간에 대한 연최대 강우량에 각종 확율분포를 적용하고, 분포형의 적용상 특성과 강우량 자료집단의 특성을 고려하여 최적확율분포형을 설정하였다. 이와같은 해석기법으로 설정된 최적확율분포형은 종전의 방법으로 얻어진 적정분포형 보다도 자료면에서 확장된 자료집단일 뿐 아니라 확대검정된 합리적인 결과라고 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2016

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 수문자료 등에 적용되면서 다양하게 연구되고 있으며 다변량 확률모형 중 copula 모형은 주변분포형에 대한 제약이 없어 여러 분야에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 강우자료는 기존 일변량 빈도해석을 수행하기 위하여 사용하던 block maxima 방법 대신 최소무강우시간(inter event time)을 통하여 강우사상을 추출하여 표본으로 사용한다. 또한 기후변화로 인한 강우량의 변화등에 대응하기 위하여 비정상성 Generalized Extreme Value(GEV)와 Gumbel 등의 확률분포형에 대한 연구도 많은 부분 이루어져 있다. 본 연구에서는, Archimedean copula 모형을 이용하여 이변량 확률모형을 구축하면서 여기에 사용되는 주변분포형에 정상성/비정상성 분포형을 적용하였다. 모형의 매개변수는 inference function for margin 방법을 이용하였으며 주변분포형으로는 정상성/비정상성 GEV, Gumbel 모형을 적용하였다. 결과로 정상성/비정상성 경향을 나타내는 지점을 구분하고 각 지점에 대한 정상성/비정상성 주변분포형을 적용한 이변량 확률분포형을 구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.357-361
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• 2005

부유사 입자를 난류 흐름 중에 투입하면 유속의 연직 분포를 다소간 변화시키는 것으로 알려져 왔다. 1946년에 Vanoni가 Karman 상수의 감소를 제안한 이후 이것은 상당한 논쟁을 불러 왔다. 본 연구에서는 입자 추적유속계(PTV)를 이용하여 개수로 중의 난류와 유사의 속도를 직접 측정하고, 이 자료를 분석하여 부유사 입자가 개수로 난류의 유속 분포에 어떻게 영향을 미치는 가를 구명하였다. 또한 기존의 연구의 측정 자료들과 그들의 주장을 재검토하였다. 분석 결과 부유사 입자는 Karman 상수를 다소 감소시키는 것으로 나타났다. 이 감소 현상은 물과 유사의 상대적인 속도 분포로 설명할 수 있다. 다만 Karman상수의 감소 정도는 종래의 연구자들이 주장한 것보다 상당히 작다. 이처럼 차이가 나는 이유는 종래의 연구들이 Karman 상수의 산정 방법이나 이용한 자료의 선택에서 문제가 있었기 때문이다. 또한, 난류 중에 투입된 부유사는 마찰 속도에는 그다지 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.42-48
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• 2001

오늘날 원격탐사와 GIS를 이용한 시·공간적 분석은 인간활동에서부터 자연환경에 이르기까지 다양한 정보를 추출하기 위한 기법으로 자주 사용되고 있다. 본 연구는 위성원격 탐사자료와 GIS를 활용하여 시기별 도시지역에서의 열 분포 특성을 추출하여 토지피복과의 상관관계를 시·공간적으로 해석하였다. 이를 위하여 세 시기간 도시 열 분포의 특성을 도시성장과 함께 해석함과 동시에 보다 명확 하게 규명하기 위하여 Landsat TM band 6의 DN value를 이용한 지표온도 추출에 있어서 NASA 모델을 활용하여 대구시 주변지역 8개 지점의 AWS 실측 값과 서로 상관 분석한 결 과 평균 0.85의 상관정도를 얻었다. 또한 토지피복분류를 통하여 도시성장에 따른 열 분포 및 식생지수의 변화를 시·공간적으로 해석하기 위하여 1,000지점에서 sample 자료를 추출 하여 지형특성별 열 분포의 패턴을 분석하였다. 이와 같은 결과는 향후 도시환경 특성을 고 려한 환경 친화적인 도시계획수립에 있어서 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.222-226
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• 2003

경남 밀양지역의 대수층별 지하수위 분포 특성을 파악하기 위하여 2002년 봄에 총 503개 지하수공을 대상으로 지하수위를 측정하였다. 조사된 자료는 수치가 낮은 지점들에 집중되어 있어 정규분포를 이루지 않으나, 대수변환 된 자료는 정규분포를 나타내었다. 표고와 천층 및 심층 지하수위의 회귀 분석을 실시한 결과, 모두 정(＋)의 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 베리오그램 분석이나 교차 베리오그램 분석 결과, 원시자료보다 대수변환 된 자료가 반베리오그램이나 교차 반베리오그램의 적합선에 더 잘 맞는 것으로 나타났다. 교차 타당성 분석 결과, 천층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서 원시 자료가 대수변환 된 자료보다 추정치에 더 가깝게 나타났고, 심층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서는 원시 자료보다 대수변환 된 자료가 추정치에 더 가깝게 나타났다. 정규크리깅이나 코크리깅을 이용하여 작성된 대수층별 지하수위 등고선도에서 등고선의 분포는 대체로 비슷하지만, 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도가 정규크리깅에 의한 지하수위 등고선도보다 더 정밀한 것으로 나타났다. 이것은 원시 자료뿐만 아니라 대수변환 된 자료를 이용한 지하수위 등고선도에서도 같은 결과가 도출되었다.

• 콘크리트학회지
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• 제11권2호
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• pp.241-249
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• 1999

실제 구조물의 정확하고 합리적인 압축강도 추정을 위해서는 통계학적으로 많은 실험데이타가 필요하다. 그러나, 실제로 압축강도 자료가 제한되어 있기 때문에 추정에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 적은 자료를 가지고 콘크리트의 실제적인 압축강도 추정을 위해 합리적인 베이시안 기법을 도입하여 콘크리트 강도추정 방법을 제시하였다. 여기서, 콘크리트의 평균 압축강도는 확률변수로 고려한다. 콘크리트 압축강도의 베이시안 업데이팅을 위해 사전확률분포는 기존의 자료를 반영하여 표현하며, 우도함수는 측정치의 특성을 반영하였다. 사후확률분포는 사전확률분포와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 콘크리트 교량 현장에서 제작한 실린더 공시체로부터 측정한 자료를 이용하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과는 상대적으로 적은 개수의 측정자료를 사용하고도 실제에 가까운 사후확률분포를 추정할 수 있는 것을 보여 주고 있다. 또한, 우도함수 분포의 신뢰구간에 대한 사전확률분포의 신뢰구간의 상대적인 크기는 사후확률분포의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시된 방법은 적은 현장측정자료를 가지고도 합리적인 강도추정이 가능함을 보여주고 있으며, 실제에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제2권2호
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• pp.58-63
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• 1995

난지도 매립장의 기저침출수위 분포와 그 주변지역의 지하수위 분포를 추정하기 위해 복합크리깅을 이용하였다. 지하수위 분포는 지형의 변화와 밀접한 관련을 갖고 있어서 지형의 변화가 큰 지역에서 지하수위 분포를 추정할 때에는 지형의 표고 자료도 함께 사용하는 것이 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 본 연구에서는 87개의 지하수위 자료와 144개의 표고자료에 대한 반베리오그램을 구하고, 그것의 적합한 모델을 교차타당성 조사에 의해 선정한 후 복합크리깅과 정규크리깅을 이용하여 지하수위 분포도 만들었다. 2개의 지하수위 등고선도를 비교해보면 지하수위 자료가 많이 확보된 매립장내에서는 큰 차이가 없으나, 지하수위 표본자료가 부족하고 지형의 변화가 큰 지역(등고선도의 좌상단 구역)과 지하수위 표본자료가 부족한 한강 인접지역에서 끈 차이를 보인다. 이 구역들에서 지형의 표고를 고려해볼 때,복합크리깅에 의한 지하수위 등고선도가 정규크리깅에 의한 지하수위 등고선보다 더 실제에 가까운 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.88-97
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• 2004

본 연구에서는 원격탐사나 지리정보시스템 등을 적용하여 ASCII형태의 수치표고자료와 원격탐사 자료를 이용하여 분류한 토지피복도를 이용하여 각 토지피복별로 알베도와 바로크계수, 증발효율 등을 이용할 수 있는 격자형 토지피복자료를 격자단위로 분할하여 모형의 입력값으로 이용하였기 때문에 유역의 공간적인 특성을 반영한 보다 정확하고 신뢰성있는 자료의 구축이 가능했고, 기존의 열수지법을 이용하여 증발산량의 시 공간적인 분포양상을 계산할 수 있는 격자기반의 분포형 증발산량 추정 프로그램을 포트란언어로 개발하였으며, 격자형 증발산량 산정 모형은 향후 연구될 격자기반의 분포형 강우-유출모형과 통합할 수 있도록 고려하였다. 또한, 격자기반의 계산으로 증발산량에 대한 유역내 특정지점에서의 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 정확한 기상자료와 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역($532km^2$)을 대상으로 적용한 결과, 유역 연평균 증발산량은 825.4mm로 나타났다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 추계학술발표회
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• pp.209-212
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• 2006

황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 동도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 2005년 2월에 통일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 - 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004년 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2 월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변통과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2003년도 한국해안해양공학발표논문집
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• pp.359-362
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• 2003

심해 설계파를 추정하는 과정은 일반적으로 극치분포함수에 의한 방법에 의존한다. 극치분포함수를 이용하여 재현기간별 극값을 추출하는 방법은 가용한 자료를 일정기간(보통 1년)으로 구분하고, 구분된 기간에서의 최대값(또는 최소값)을 추출하고, 추출된 자료로부터 적합한 분포를 추정하는 과정으로 분류할 수 있다. (중략)