• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1121-1124
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• 2008

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.

• 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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• 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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• 2020.06a
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• pp.136-136
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• 2020

홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1982.07a
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• pp.57-58
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• 1982

인구의 급증과 산업시설의 확장에 따르는 물 수요의 급격한 증가는 오늘날 수자원에 대한 재평가를 실시하게 되었다. 본 논문은 우리나라의 강수빈도해석을 연구한 것으로, 강수빈도해석을 위한 대상지점으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 39개 지점을 선택하였고, 월별, 계절별, 연간의 강수빈도 자료를 모집하여 기본자료로 택하였다. 이 기본자료를 사용하여 강수일수의 강수량 계급별 통계처리와 이수에 직접적인 영향을 미치는 10.0mm 이상 강수량의 강수빈도에 관한 적정 분포형 설정, 그리고 우리나라 전국에 대한 강수빈도 분포도를 작성함으로써 수자원 계획 방안의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 본 연구를 통하여 얻어진 성과는 아래와 같다. 1) 각 권역내의 최다발생빈도에 대한 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 첫째, 1~5mm 둘째, 0.1~1mm 셋째, 5~10mm의 순위이었다. 2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연 평균적으로 보아 20mm 이하의 강수빈도는 II권역이, 30~40mm의 강수빈도의 경우는 IV권역이 그리고 70mm이상의 강수빈도에 대해서는 I권역이었다. 3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 강수량에 대한 지수함수형식으로 형성될 수 있음을 알았다. 4) 확률 강수빈도의 적정분포형은 복합적인 양상을 띠었으나, 결과는 대체로 유사함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.402-402
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• 2017

수공구조물 설계 시, 설계홍수량 산정에는 실측 홍수량 자료를 활용한 홍수빈도해석이 필요하다. 그러나 홍수량 자료의 관측연한, 유역변화 등의 신뢰성 문제로 확률강우량을 활용한 빈도홍수량 간접추정방법이 표준화된 실정이다. 문제는 확률강우량 산정에 활용된 확률밀도함수와 그 매개변수에 따른 불확실성이 존재한다는 점이다. 특히 저빈도에서 고빈도로 갈수록 확률밀도함수의 불확실성은 크게 증가하여, 사실상 추정결과에 대한 물리적 의미를 부여하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 PMF를 물리적 상한선으로 설정하는 상한분포함수(Upper bounded distribution functions)를 적용하여, 실측 홍수량에 대한 홍수빈도해석 방법을 제안하고자 한다. 검정방법은 먼저, 임의 유역을 대상유역으로 선정하여 홍수빈도해석을 수행하고, 상한분포함수는 EV4, LN4, TDF를 적용한다. 최종적으로 빈도홍수량 간접추정방법과 비교 분석하여, 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구결과는 빈도홍수량 간접추정방법에 대한 비교 검토방법에 대한 적절한 대안이 없다는 측면에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 홍수량 자료 신뢰성이 확보되는 시점에서 지역홍수빈도 분석으로 확장할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1492-1496
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• 2006

수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전

• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.309-309
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• 2022

특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.

• 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.