• Water for future
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• v.26 no.4
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• pp.73-83
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• 1993

This study focuses on the separation effect analysis of rainfall data for 2-parameter log-normal, 3-parameter log-normal, type-extreme value, 2-parameter gamma, 3-parameter gamma, log-Pearson type-III, and general extreme value distribution functions. Difference in the relationship between the mean and standard deviation of skewness for historical data and relations derived from 7 distribution functions are analyzed suing the Monte Carlo experiment. The results show that rainfall data has the separation effect for 6 distribution functions except 3-parameter gamma distribution function.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.427-436
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• 2000

In this paper, we consider a Bayesian model selection problem of lifetime distributions using fractional Bayes factor with noninformative prior when type II censored data are given. For a given type II censored data, we calculate the posterior probability of exponential, Weibull and lognormal distributions and select the model which gives the highest posterior probability. Our proposed methodology is explained and applied to real data and simulated data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1448-1452
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• 2010

최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.2
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• pp.241-250
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• 2010

Over the past few decades, several studies have been made on the modeling of circular data. But these studies focused mainly on the symmetrical cases including von Mises distribution. Recently, many studies with skew-normal distribution have been conducted in the linear case. In this paper, we dealt the problem of fitting of non-symmetrical circular data with wrapped skew-normal distribution which can be derived by using the principle of wrapping. Wrapped skew-normal distribution is very flexible to asymmetical data as well as to symmetrical data. Multi-modal data are also fitted by using the mixture of wrapped skew-normal distributions. To estimate the parameters of mixture, we suggested the EM algorithm. Finally we verified the accuracy of the suggested algorithm through simulation studies. Application with real data is also considered.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.246-246
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• 2016

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.365-365
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• 2017

강우의 공간분포는 홍수수문곡선에 큰 영향을 미친다. 이것은 총강우량이 같더라도 강우의 공간분포 특성에 따라 홍수수문곡선 및 첨두유량의 크기가 다를 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 강우의 공간분포는 홍수량 산정과 홍수해석은 물론 수자원 설계에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM 모형과 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 공간확장자료 생성방법은 보정 및 검증유역에서 모의유량이 관측유량을 적절히 모의한다면 추정된 매개변수값들을 상류지역에 있는 미계측유역에 적용하여 유량자료를 생성하는 방법이다. 1989년부터 2009년까지의 강우와 유출자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하고 이 사상들과 3개 관측유역에 대해 GRM 모형의 매개변수들을 보정 및 검증하였다. 그 결과 NSE > 0.5, PBIAS ${\pm}30%$, 그리고 수정상관계수인 $_{mod}>0.6$의 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 조사하기 위해 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석하였다. 그 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 20개 사상중 13개의 사상은 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 약간 좁아지는 차이가 있었다. 하지만 나머지 7개 사상의 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이것은 전체사상의 약 35 %에 대해서는 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 나타내며 또한 홍수체적에 대해서도 적절하지 않은 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 또한 강우관측소의 밀도가 홍수유출 모의 시 매우 중요하다는 것을 의미한다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1206-1210
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• 2010

본 연구에서는 분포형 강우와 면적평균강우의 적용에 따른 유출해석 결과의 분석을 위해서 물리적 분포형 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 유역 대부분이 산지로 이루어져 있는 낙동강 위천 유역을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 강우자료는 지상 강우관측소의 지점강우 자료를 이용하여 생성한 면적평균강우와 면봉산 레이더 관측소 강우 자료를 조전부합성법으로 보정한 분포형 강우자료를 이용하였다. 위천 유역의 무성수위관측소와 미성 수위관측소 지점에 대해서 유출모의를 수행하고 관측 수문곡선과 비교하였으며, 면적평균강우과 분포형 강우가 GRM을 이용한 유출모의에 미치는 영향을 평가하였다. 연구결과 분포형 강우를 이용한 경우가 면적평균강우를 이용한 경우에 비해서 첨두유량, 첨두시간, 총유출량에서 상대오차가 감소하는 경향을 나타내었으며, 따라서 물리적 분포형 모형을 이용한 유출모의시 분포형 강우는 면적평균강우에 비해서 실제의 강우현상을 좀 더 잘 유출해석에 반영할 수 있는 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1098-1102
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• 2004

본 연구에서는 수도권을 포함하는 한강하류부에서 가장 중요한 측수지점중 하나인 인도교지점의 연 최대 홍수량 자료에 내해서 빈도해석을 시행하였다. 자료를 3개의 자료(자료 I : $1918\~1940$, 자료 II: $1952\~2002$, 자료 III: 결측치를 제외한 $1918\~2002$)로 구분하였으며, 수문자료에 일반적으로 많이 사용하는 13가지 확률 분포형을 적용하여 매개변수를 추정한 뒤 적합성여부를 판정하였으며, 적합도 검정방법 및 도시적인 방법을 통하여 적정 확률분포형을 선정하였고, 채택된 분포형(gamma-3, GEV, Gumbel, Weibull-2)에 내하여 확률홍수량을 산정하였다. 또한, 위치도시공식(plotting position formula)과 역사적 홍수정보(historic information)를 이용한 빈도해석 결과와도 비교${\cdot}$분석하였다. 그 결과 확률분포형 가운데에는 GEV와 Gumbel 분포형이 인도교지점의 홍수빈도해석에 적합한 것으로 판단된다.