• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.829-833
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• 2004

도시지역의 홍수량 산정은 대부분 유출량의 관측기록이 없어서 홍수빈도해석은 물론 강우-유출 모형의 매개변수 검증도 불가하다. 따라서 확률강우량을 Huff 법 등으로 시간분포 시켜 강우-유출모형에 의해 산정된 유출량을 검정절차 없이 설계홍수량으로 채택하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년간의 서울 관측소의 시우량 자료를 각각 Huff 법에 의하여 시간분포 시킨후 강우-유출모형에 의하여 유출수문곡선을 모의하였으며, 모의된 42개년의 첨두 홍수량을 빈도 해석하여 빈도별 확률홍수량을 산정하였다. 유출량의 빈도해석으로 산정된 확률홍수량은 년 최대 강우량을 빈도해석 하여 강우-유출모형에 의하여 모의된 유출량과 비교, 분석하는 방법으로 국내 실무에서 적용하는 홍수량 산정법의 간접 검증법을 제시하였다. 적용결과 대상유역에서의 확률강우량에 의한 유출량은 모의 유출량을 유출 빈도해석 하여 결정된 확률유출량보다 전반적으로 크게 산정되어 서로 상이한 결과가 도출되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.304-304
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• 2018

이변량 빈도해석은 일반적으로 고정지속기간 강우량에 대해 빈도해석하는 단변량 빈도해석에 비해 지속기간을 확률변수로 이용하여 강우량과 동시에 확률변수로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 확률분포형의 차원이 증가하기 때문에 기존 단변량 빈도해석에서 요구되던 표본크기보다 더 많은 표본이 필요하다. 우리나라 강우관측소의 경우 오래된 관측소의 경우에도 기록년수가 60년을 넘지 않아 연최대계열로 확률표본을 작성할 경우 이변량 빈도해석을 수행하기에 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용하여 적정 확률표본을 선택하는 연구를 진행하였다. 서울 기상청 지점의 강우자료로부터 최소무강우시간을 이용하여 모든 강우사상을 추출하였으며 각 강우사상의 강우량과 지속기간이 확률변수로 사용되었다. 기존에 알려진 POT 방법들과 Anderson-Darling 적합도 검정을 이용한 절단값 산정방법등을 적용하여 확률표본 개수의 변화에 따른 주변분포형의 적합도 검정과 이변량 확률모형의 적합성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.214-219
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• 2009

본 연구에서는 기후변동성 및 기후변화와 같은 외부충격을 극치수문사상 해석에 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 제안하고 서울지방 강수량에 대해서 검토를 실시하였다. 이러한 외부인자를 고려할 경우에 가장 큰 어려운 점은 극치분포의 매개변수를 효과적으로 추정하면서 동시에 불확실성을 정량화해야 한다는 점이다. 이러한 점에서 본 연구에서 제시한 Bayesian 방법은 상대적으로 우수한 해석 능력을 나타내고 있는 것으로 판단된다. 비정상성 빈도해석 기법을 서울지방 강수량에 선형경향성과 기후변화 영향을 고려하여 적용한 결과 현재에 비해 극치강수량에 발생 빈도가 크게 나타나는 특성을 보여주고 있다. 그러나 보다 신뢰성 있는 해석을 위해서 다양한 기상패턴 및 모형을 검토하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.657-669
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• 2019

To estimate accurate design quantiles considering statistical characteristics of hydrological data is one of the most important procedures in the design of hydraulic structures. While at-site frequency analysis estimates design quantile using observed data at a site of interest, regional frequency analysis (RFA) utilizes a number of sites included in a hydrologically homogeneous region. Therefore, RFA could provide a more accurate design quantile at ungauged site or sites with short observation period. In this review article, RFA is classified into stationary RFA and nonstationary RFA depending on the characteristic of hydrological data, and the basic concept, procedure, and application of each technique are explained in detail focused on the index flood method. Additionally, a review of the state of the art for RFA procedure is presented. This paper is finalized by describing the stationary regional rainfall frequency analysis over South Korea contained in the amendment of "Standard guidelines for design flood estimation" and various future study topics related to nonstationary RFA.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.340-340
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• 2021

가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.2
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• pp.105-115
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• 2018

The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.174-178
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• 2010

일반적으로 설계홍수량은 강우빈도 해석으로 설계강우량을 결정하고 이를 유역유출모형에 적용하여 계산된 유출량을 정상류모의를 통하여 산정하게 된다. 이러한 기존의 설계홍수량 산정방법은 설계강우량 산정에 있어 임의성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 대상 하천 구간의 실측 수위자료를 사용하여 홍수량을 산정하는 방법을 제시하고자 한다. 분석대상 자료로서 남한강 여주지점의 실측 시유량을 선정하였으며 충주댐 완공 이후인 1988년부터 2007년까지의 기간을 대상으로 하였다. 빈도해석을 위한 분석 자료군을 연최대치 계열과 POT(Peaks Over Threshold) 계열의 두 가지 그룹으로 추출하여 홍수량을 추정하였다. 연최대치 계열 분석 결과 Weibull 분포를 적절한 분포형으로 선정하였으며 부분시계열 POT 빈도해석을 수집자료 전체와 기간을 전, 후 10년씩 나눈 세 그룹으로 나누어 수행하였다. 빈도별 확률홍수량 추정 결과 연최대치 계열을 사용한 결과가 부분시계열 POT 방법을 사용한 결과보다 크게 산정되었으며 자료 전체 기간에 대한 POT 빈도해석 결과보다 최근 10년간의 자료를 사용한 결과가 더 크게 나타나 홍수량의 증가 경향을 확인 할 수 있었다.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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• pp.89-107
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• 2000

이 논문의 목적은 확률에 대한 빈도 해석(특히 라이헨바하와 새먼에 의해 체계화된 형태)을 비판적으로 고찰하는 데에 있다. 보다 구체적으로, 확률 빈도 해석에 대해 기존에 제기된 반론들을 보다 강화하고 새로운 추가적 반론들을 제기함으로써, 확률 빈도 해석이 종래에 생각되어 왔던 것보다 훨씬 더 심각한 상태에 있음을 보이려 한다. 특히, 빈도 해석이 흔히 여겨지는 바와 달리, 확률 값을 부여하기 위해 여러 국면들에 있어서의 주관적이고 임의적인 선택들에 의존해야 한다는 것이 이 논문에서의 반론들을 통해 드러날 것이다.