• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.8-8
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• 2018

전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.667-673
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• 2019

Global warming may accelerate climate change and may increase disaster caused by strong winds. This research studied a method for a nonstationary frequency analysis considering the linear trend over time. The Bayesian method was used to estimate the posterior distribution of the parameters for the extreme value distribution of the annual maximum wind speed at Jeju Airport. The nonstationary frequency analysis was performed based on the Monte Carlo Markov Chain simulation and the Gibbs sampling. The estimated wind speeds by nonstationary frequency analysis was larger than those by stationary analysis. The conventional frequency analysis procedure assuming stationarity is likely to underestimate the future design wind speed in the region where statistically significant trend exists.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.168-168
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• 2022

최근 인간의 인위적인 활동으로 인하여 대기 중 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 이에 따라 전 세계적인 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 있다. 특히, 홍수, 가뭄, 태풍 등 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있으며, 강우 특성의 변화는 극한 수문 현상의 직접적인 요인으로 작용한다. 현재 확률강우량을 추정하는 가장 보편적인 방법은 과거 강우 자료를 바탕으로 빈도해석을 수행하고 있으며, 지속기간별로 산정한 확률강우량은 강우강도-지속기간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF)곡선으로 유도하여 수공구조물 설계에 사용되고 있다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에 따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률 강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 본 연구에서는 1975년도부터 2020년도까지의 현재기간 모의자료, 2021년도부터 2100년도까지의 미래 강우자료와 기후변화 시나리오인 RCP 4.5와 RCP 8.5를 활용한다. 또한, 부산지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.379-379
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• 2011

본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.337-337
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• 2019

지구 온난화에 따른 기후변화로 인하여 태풍, 폭염, 홍수 및 가뭄 등과 같은 다양한 자연재해는 해마다 증가하고 있으며, 이에 따른 사회적 우려의 목소리가 커지고 있다. 특히 극한 강우와 홍수는 막대한 재산피해와 인명사고 등과 같은 재난에 직결된다. 자연재해에 대한 피해를 사전에 방지하기 위해서는 수자원 시스템을 이해하고, 미래 기후변화를 고려하는 것이 중요하다. 이미 많은 국가들은 기후변화에 대한 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 노력을 하고 있다. 일반적으로 기후 모델로부터 생산된 모의자료를 이용하여 현재기간에 대비한 미래기간의 변화를 분석하게 되며, 이미 수문통계학 분야에서는 미래 강수량 변화를 살펴보기위해 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구는 HadGEM3-RA 기후 모델의 강수 자료에서 연최대 자료를 추출하였고, 이를 이용하여 비정상성 지역빈도해석을 수행하였다. 지역빈도해석 방법은 홍수지수법(index flood method)을 이용하였고, 대상유역으로 한강유역을 선정하여 적용하였다. 또한 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였으며, 각 시나리오에 따른 강수량 변화율은 전망 기간(S0:1979-2005, S1:2011-2040, S2: 2041-2070, S3:2071-2100)에 따라 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.154-154
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• 2015

태풍은 남서부태평양 해상에서 생성되어 한반도를 포함한 동아시아 지역에 강풍 및 폭우를 동반하여 상륙함에 따라 매년 수많은 인명 피해와 사회 경제학적 피해가 발생되고 있다. 또한 기후변화가 가속화됨에 따라 서북태평양지역의 기온상승 및 태풍 진로 해역의 열용량 증가로 인하여 태풍의 강도가 더욱 증가될 것으로 전망되고 있으며 한반도 역시 슈퍼 태풍에 대한 잠재적 위험에서 안전하지 않은 실정이다. 따라서 태풍에 대한 효율적인 치수 및 방재대책을 위해서는 객관적인 태풍자료 구축 뿐 아니라 한반도에 미치는 지역별, 계절별 태풍활동 및 태풍강우에 대한 정량적 분석을 실시하고자한다. 본 연구에서는 태풍강우 분리기법을 적용하여 한반도에 영향을 미치는 태풍강우 및 비태풍강우를 분리를 하였으며, 호우 특성에 따른 공간적 특성을 유형화하고 태풍정보를 고려한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 본 연구결과는 한반도에 영향을 주는 태풍에 대한 효율적인 치수 및 방재대책의 마련과 지역 내 사회기반시설 설계에 대한 기초 자료를 제공해 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.279-279
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• 2023

최근 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 지구온난화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 태풍 등 이상기후로 인한 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있다. 수공구조물의 설계에 있어 적절한 확률강우량의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량의 추정은 일반적으로 확보된 강우자료를 지속시간별로 연최대자료를 추출하여 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 이번 연구에서는 기후변화 시나리오 중 하나인 RCP 시나리오를 활용하며, 우리나라 온실가스 저감정책을 잘 반영하고 있는 것으로 보고되는 RCP 4.5시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 선정하여 1975년도부터 2020년도까지의 모의자료와 2021년도부터 2100년도까지의 미래강우량 자료를 통해 강원지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하고 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF 곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.299-299
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• 2018

지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.596-596
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• 2015

수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.671-680
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• 2019

Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.