• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.411-411
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• 2019

지형학적으로 다양한 형상을 가지고 있는 하천유역은 지역적 조건에 따라 뚜렷한 특징을 나타낸다. 이러한 조건은 하천유역의 발달 및 수문학적 특징에 영향을 미친다. 금회 연구는 여러 가지 유역의 특징 중 유역을 대표할 만한 특징을 이용하여 간단하고 유용한 하천 유역 분류 기법을 제시하였다. 하천유역의 여러 특징 중 지류교차각(Tributary Junction Angle)은 유역을 분석하기 위해 많이 사용되었으며 다른 특징들과 함께 유역 구분을 위해 분석되어 왔다. 하지만, 지류교차각만 이용하여 유역 분류를 제시하는 기법은 연구되지 않았다. 하천유역 분류 기법 제시를 위해 수지형 유역, 평행형 유역, 부채형 유역, 직사각형 유역, 격자형 유역 등 5가지의 형태를 중심으로 50개의 하천유역을 사용하였고, 지류교차각의 Beta Distribution 모델을 적용하여 매개변수 추정치 산정 후 유역 분류를 위한 분석을 실시하였다. 매개변수 추정치는 각 유역 형태 구분을 위해 적용되었고, 이후 Support Vector Machines를 이용하여 하천유역 형태를 분류하도록 하였다. 분석을 통한 결과는 일반적인 통계기법과 다른 유역형태 구분 기법을 이용하여 검증하였다. 제안된 기법은 수지형, 평행형, 부채형 유역 형태들에 대하여 정확하게 분류할 수 있으며, 얻어지는 결과는 중요한 수문학적 정보 제공에 사용 될 것으로 판단된다. 금회 연구를 통해 Beta 분포형의 매개변수 추정치는 하천유역 분류 적용에 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였고, 하나의 주요 유역 인자로 유역 구분이 가능함을 제시하였다. 향후 연구로는 하천유역 분류를 통해 수문학적인 동질 유역을 구분하여 수문모델의 수행능력을 향상 시킬 수 있는 수문모델 분석과 개발에 적용 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.25 no.11
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• pp.87-103
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• 2009

To determine the reliable probabilistic distribution model of geotechnical properties, outlier and randomness test for analysis data, parameter estimation of probabilistic distribution model, and goodness-of-fit test for model parameter and probabilistic distribution model have to be performed in sequence. In this paper, the probabilistic distribution model's geotechnical properties of Songdo area in Incheon are estimated by the above proposed procedure. Also, the coefficient of variation (COV) representing the variability of geotechnical properties is determined for several geotechnical properties. Reliable probabilistic distribution model and COV of geotechnical properties can be used for probability-based design procedure and reasonable choice of design value in deterministic design method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.12
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• pp.1011-1027
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• 2010

In hydrologic modeling, prediction uncertainty generally stems from various uncertainty sources associated with model structure, data, and parameters, etc. This study aims to assess the parameter uncertainty effect on hydrologic prediction results. For this objective, a distributed rainfall-sediment yield-runoff model, which consists of rainfall-runoff module for simulation of surface and subsurface flows and sediment yield module based on unit stream power theory, was applied to the mesoscale mountainous area (Cheoncheon catchment; 289.9 $km^2$). For parameter uncertainty evaluation, the model was calibrated by a multi-objective optimization algorithm (MOSCEM) with two different objective functions (RMSE and HMLE) and Pareto optimal solutions of each case were then estimated. In Case I, the rainfall-runoff module was calibrated to investigate the effect of parameter uncertainty on hydrograph reproduction whereas in Case II, sediment yield module was calibrated to show the propagation of parameter uncertainty into sedigraph estimation. Additionally, in Case III, all parameters of both modules were simultaneously calibrated in order to take account of prediction uncertainty in rainfall-sediment yield-runoff modeling. The results showed that hydrograph prediction uncertainty of Case I was observed over the low-flow periods while the sedigraph of high-flow periods was sensitive to uncertainty of the sediment yield module parameters in Case II. In Case III, prediction uncertainty ranges of both hydrograph and sedigraph were larger than the other cases. Furthermore, prediction uncertainty in terms of spatial distribution of erosion and deposition drastically varied with the applied model parameters for all cases.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.6 s.92
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• pp.33-43
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• 2006

This research is to the selection of optimal probability distribution as well as the estimation for design hourly factor in consideration of traffic characteristic, such as road function, lane number and AADT. To accomplish the objectives, we are applied to various probability distribution using traffic data that observed at permanent traffic count points in 2005. The parameters or the selected 14 probability distribution were estimated based on the method of maximum likelihood and the validity condition of the estimated parameter The goodness-of-fit test, such as chi-square test. was performed as well as the estimation of design hourly factor. As a result, An appropriate distributions of each case were selected : Pearson V for two lane of rural roads, LogLogistic for the four lane of rural roads, LogLogistic for the urban roads, Extreme value for recreation roads. And optimal K factor are as following : $0.1{\sim}0.2 $ for two lane of rural roads, $0.09{\sim}0.14$ for the four lane of rural roads. $0.07{\sim}0.13$ for the urban roads, $0.1{\sim}0.2$ for recreation roads.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.12 s.161
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• pp.1051-1060
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• 2005

The present study analyzes hydrologic utilization of optimal radar-derived rainfall by using semi-distributed TOPMODEL and evaluates the impacts of radar rainfall and model parametric uncertainty on a hydrologic model. Monte Carlo technique is used to produce the flow ensembles. The simulated flows from the corrected radar rainfalls with real-time bias adjustment scheme are well agreed to observed flows during 22-26 July 2003. It is shown that radar-derived rainfall is useful for simulating streamflow on a basin scale. These results are diagnose with which radar-rainfall Input and parametric uncertainty influence the character of the flow simulation uncertainty. The main conclusions for this uncertainty analysis are that the radar input uncertainty is less influent than the parametric one, and combined uncertainty with radar and Parametric input can be included the highest uncertainty on a streamflow simulation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.347-347
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• 2023

홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.247-254
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• 1999

The frequency analyses of annual maximum rainfall data for 22 rainfall gauging stations is Korea were performed. The method of moments (MOM), maximum likelihood (ML), and probability weighted moments (PWM) were used in parameter estimation. The GEV distribution was selected as an appropriate model for annual maximum rainfall data based on parameter validity condition, graphical analysis, separation effect, and goodness of fit tests. For the selected GEV model, spatial analysis was performed and rainfall intensity-duration-frequency equation was derived by using linearization technique. The derived rainfall intensity-duration-frequency equation can be used for estimating rainfall quantiles of the selected stations with convenience and reliability in practice.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.39-39
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• 2015

극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.173-178
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• 2008

확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.338-338
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• 2019

설계강우량 산정시, 일반적으로 극치자료를 활용하여 정상성 가정하에 빈도해석을 수행하고 있다. 그러나 종종 정상성으로 가정했던 기존 극치강우자료가 정상성 빈도해석 모형에서 효과적으로 모델링되지 않는 비정상성 특성을 나타내고 있다. 또한, 대부분의 극치강우 분포는 해마다 다른 규모로 발생하는 홍수와 태풍 등의 강우요인으로 인해 두 개의 첨두를 갖는 혼합분포 형태를 보인다. 이에 본 연구에서는 혼합분포 기반 비정상성 빈도모델(mixture distribution based nonstationary frequency model, MDNF)을 제시하였다. 제안된 모형의 입력자료로 기후변수(e.g. SSTs and SLPs)를 사용하여 두 개의 분포형으로 구성되는 극치강우의 혼합비(mixing ratio)에 대한 영향을 분석하였으며, 극치강우 패턴이 특정 기후변수의 영향을 받는 것을 확인하였다. 최종적으로 Bayesian 기법을 MDNF 모형에 연계하여 각 첨두에 해당하는 분포형의 매개변수들에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 본 연구를 통해 강우 패턴의 변동은 설계 강우량 추정에 영향을 미치며, 특정 기후변수와 강우 패턴이 상관성을 가지는 것을 확인함으로써 합리적인 설계 강우량 산정을 위한 중요한 근거를 제공할 것으로 사료된다.