Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.428-428
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2018
지역빈도해석은 대상 지점의 관측자료만을 사용하는 지점빈도해석과 달리 지역구분을 통해 정의된 동질지역 내에 포함된 모든 지점의 자료를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 확률수문량을 산정할 수 있는 방법이다. 지역빈도해석의 절차는 크게 지역구분인자를 이용한 동질지역구분과 홍수지수모형의 적용을 통한 확률강우량 산정으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 지역구분에 사용되는 지역구분인자가 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 지역구분인자와 확률강우량 산정결과와의 상관성을 분석하고자 한다. 먼저, 동질지역 구분을 위해 지형적 특성과 수문학적 특성을 나타내는 지역구분인자를 선정하였으며, 군집분석을 통해 동질지역 구분을 수행하였다. 구분된 동질지역에 대해 지역성장곡선을 추정하고 홍수지수모형을 통해 지점별 확률강우량을 산정하였다. 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 지점빈도해석 대비 증감률과 동질지역구분에 사용된 지역구분인자와의 상관성분석을 통해 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 영향을 주는 지역구분인자를 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.54-54
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2019
최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.
The purpose of this paper is to evaluate impacts of ENSO on frequency and spatial distribution of rainfall in South Korea. In this paper, First, rainfall data in 60 climate stations were categorized into Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal episodes based on the Cold & Warm Episodes by Season, then 100 years of daily rainfall data were generated for each episodic events(El Nino, La Nina, Normal) using Markov Chain model. Finally, Estimating frequency based flood and comparison for each episodes were conducted. From the results, it shows that there are significant changes in the rainfall frequency and the spatial distribution of rainfall among Warm(EL Nino), Cold(La Nina) and Normal episodes.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.309-313
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2008
본 논문의 목적은 ENSO의 영향에 의한 우리나라 강우의 특성을 분석하는 것이다. 따라서 우리나라 기상관측소의 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal 에피소드에 따라 기간별로 분류하였다. 또한 이렇게 분류한 자료는 Markov Chain 모형을 이용하여 100년의 자료로 모의 발생하였고 에피소드별로 빈도분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 에피소드에 따라 각 기상관측소별로 강우의 크기에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 실시하여 각 에피소드의 공간적인 영향에 대해서 분석하였다. 결과적으로 Warm(El Nino), Cold(La Nina) and Normal 에피소드로 대표되는 ENSO는 우리나라의 강우특성에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.170-172
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2010
우리나라에서 집중적으로 발생하는 봄철(2월~4월) 산불을 효율적이고 체계적으로 관리하기 위하여 19년간(1991년~2009년) 발생한 봄철(2월~4월) 산불을 1990년대와 2000년대로 나누어 연대 순기별 산불발생빈도 공간패턴을 분석한 후 산불발생빈도 변화를 비교 분석하였다. 이를 위하여 ArcGIS Ver.9.2를 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간 해상도로 IDW(Inverse Distance Weighting, 보간법)분석을 실시하였다. 분석 결과 1990년대 대비 2000년대의 산불발생빈도 변화는 대전을 포함한 충청 내륙과 전남 지역에서 큰 증가폭을 보였다. 또한 1990년대와 2000년대에는 4월 상순에 가장 높은 산불빈도를 나타냈으며, 1990년대 대비 2000년대의 지역별 산불발생빈도 변화가 한반도의 서쪽인 충청지역을 중심으로 호남지역과 인천에서 크게 증가된 것으로 분석되었다.
Lee, Jeong Ju;Kang, Shin Uk;Chun, Gun Il;Kim, Hyeon Sik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.14-14
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2020
일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ2, K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.415-415
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2018
갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
Shin, Hyung Jin;Do, Jong Won;Lee, Jae Nam;Lee, Kwangya;Lee, Gyusang
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.345-345
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2021
기상청에 따르면 2018년 강수량은 평년보다 높으나 시기 및 지역에 따른 편차로 인해 강수 부족 지역이 발생하였고 7월 중순부터 8월말까지 최저 강수로 인한 국지적 가뭄이 발생하였다. 특히 전국적으로 영농기 시점(3~5월) 및 영농기 종점(10월)에 평년보다 많은 비가 왔으나 7~8월말 평년보다 적은 강수로 인한 여름철 농업가뭄이 발생하였다. '73년 이후 두 번째로 짧은 장마기간을 기록하였고 장마기간 강수량은 평년대비 72% 수준으로 일부 지역 저수지 저수율은 지속적인 심각단계를 초래했다. 2018년 강우기준 가뭄빈도 분석을 위해 '18년 1월~8월까지 누적 강수량을 기준으로 분석, 7월 중순에서 8월 중순까지 극심한 강수 부족이었으나 1월~8월까지 누적 강수량은 평년 수준을 나타내었다. 강우기준 가뭄빈도 분석 결과 10년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 전남 강흥군과 강진군으로 분석되었다. '18년 7월 강수량을 기준으로 분석결과 전국 대부분 지역이 극심한 강우 부족에 따른 가뭄이 발생한 것으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 107개 시군으로 분석되었다. 저수율기준 가뭄 빈도 분석을 위해 '18년 8월 저수지 저수율 기준 가뭄빈도 분석결과 벼작물 생육기간 중 필요수량 높은 시기에 용수 부족으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 45개 시군으로 나타났다.
이 연구는 인터넷 소비자들의 행동에 관한 연구의 일부로, 인터넷 구매자들의 구매 빈도와 그들의 인터넷에 대한 태도, 구매 동기, 인터넷 사용, 인구통계적 특성과의 관계를 살펴보았다. Georgia Institute of Technology의 Graphic Visualization and Usability Center에서 실시된 설문조사를 통해 수집된 자료를 요인분석과 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과. 인터넷 쇼핑에 대한 소비자들의 태도(상대적 잇점. 안전성), 인터넷 판매자에 대한 소비자들의 태도(고객 서비스). 인터넷 브라우징 빈도, 소득, 교육이 인터넷 구매자들의 구매 빈도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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