• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.804-808
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• 2006

유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.169-169
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• 2021

통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 k_m = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 k_m = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.10
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• pp.917-928
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• 2020

The purpose of this study is to find the appropriate probability distribution representing the size distribution of suspended cohesive sediment. Based on goodness-of-fit test for a significance level of 5% using the Kolmogorov-Smirnov test, it is found that the floc size distributions measured in laboratory experiment and field study show different results. In the case of sample data collected from field experiments, the Gamma distribution is the best fitting form. In the case of laboratory experiment results, the sample data shows the positively-skewed distribution and the GEV distribution is the best fitted. The lognormal distribution, which is generally assumed to be a floc size distribution, is not suitable for both field and laboratory results. By using 3-parameter lognormal distribution, it is shown that similar size distribution with floc size distribution can be simulated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.180-180
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• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.180-180
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• 2018

가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.701-704
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• 2004

본 논문에서는 환전분포형 지표수-지하수 연계모형인 MIKE SHE 모형을 SWAT모형을 이용하여 산출된 소유역 유출량 자료 및 함양량 자료와 연계하여 국내 IHP 대표유역의 하나인 보청천 유역에 적용하였다. 실측유출량자료와 모의된 유출량자료를 비교하여 통계적 변량을 산출하여 모형을 평가하였으며, 그 결과 EI와 RMAE, $R^2$값은 각각 0.64와 0.74, 0.82를 나타내는 것으로 보아 모형이 실제를 만족스러울 정도로 잘 반영하고 있지는 못한다고 판단되었다. 이는 적용된 모형의 문제점이라기 보다 국내 실정에서 모형의 입력자료를 뒷받침할 만한 세분화된 자료의 부족에서 기인된 결과로 판단된다. 이에 따라 국내에서 완전분포형 모형의 입력자료를 뒷받침할 수 있는 시추 자료, 수리상수 자료 등이 확보되고 모형의 보정과 검정과정을 거친다면 더욱 만족스러운 결과를 얻어낼 수 있을 것으로 판단되며, 이러한 문제점이 해결, 보안된다면 본 모형의 국내 적용에는 큰 문제점은 없을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.356-356
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• 2011

수문모형을 구동하는데 있어 가장 중요한 입력자료 중 하나가 강우 관측자료라고 할 수 있다. 지금까지 강우 관측자료는 지상 우량계의 관측자료를 공간적으로 평균하여 사용하는데 의존하였으나, 최근에는 높은 시 공간적 해상도로 제공되는 강우레이더 자료의 활용도가 증가하고 있다. 그러나 강우레이더 관측자료는 우량계를 통해 직접적으로 관측되는 지점 강우자료와는 달리 레이더 반사도를 이용한 추정치이기 때문에 QPE(Quantitive Precipitation Estimation) 산정 시 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 해당지점의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공하는 지점강우량을 이용한 보정작업을 수행하여야 하며, 현재 다양한 기법을 적용한 강우레이더 자료의 보정 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 2010년 대표 강우사상에 대한 TM자료를 이용한 지상관측자료 분포도 AWS자료를 이용한 지상관측자료 분포도· TM+AWS자료를 모두 이용한 지상관측자료 분포도를 각각 구하였다. 그리고 각각의 분포도와 비슬산 강우레이더 관측소에서 관측한 레이더 자료와 비교 분석하여 레이더 자료와 지상관측 자료를 통계적 객관 분석법인 SOA(Statistical Objective Analysis)방법에 적용하여 강우자료를 보정하고, 기존 레이더 강우 보정기법과의 비교를 통해 그 적용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.579-584
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• 2002

시스템의 신뢰도는 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 그 사용 단계에서도 지속적인 관찰의 대상이 된다. 특히 원자력 발전소와 길이 안전성이 강조되는 시스템에서 는 한 번의고장으로 치명적인 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 신뢰도에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 필요하다고 할 수 있다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장를 분포 함수의 추정에서 출발한다. 시스템의 고장를 분포 함수 추정시, 고장 자료를 이용하여 분포 함수의 모수를 추정하지만 대상 시스템의 고장 자료가 없는 경우 다른 유사 시스템의 고장자료를 이용하여 고장률 분포 함수를 추정하게 된다. 기준의 연구들은 유사 시스템의 고장자료를 이용할 때 베이지안(Bayesian)분석 절차를 이용하였다. 하지만 기존 방법들은 추정 절차에 필요한 우도함수(likelihood function)를 유도시 계산상의 어려움이 많다. 본 연 구에서는 각각의 개발 자료에 대한 우도함수를 유도하여 전체적인 시스템의 우도함수를 유도함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 절차를 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 방법과의 비교함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.404-404
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• 2022

효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.