• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.405-405
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• 2021

지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 확률수문량 산정의 신뢰도가 낮은 경향이 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료확보가 선행되어야 한다. 지역빈도해석은 지점 자료가 부족한 경우 또는 미계측 지점에서 확률수문량을 결정하기 위하여 제안된 방법으로서, 자료수가 부족한 경우 지역빈도해석을 사용하면 효율적이고 안정적으로 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 알려져 있다. 그간 국내 수문자료를 적용한 지역빈도해석에 대해 많은 검토가 이루어져 왔으나, 해외 수문자료에 대해서는 구하기 어려운 점 등의 이유로 상대적으로 검토가 부족했던 바, 본 검토에서는 해외 수문자료를 이용하여 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하여 결과를 비교하였다. 지역빈도해석의 기법으로는 지수홍수법 및 지역형상추적법을 적용하였으며, 적용한 지점의 L-변동계수, L-왜곡도계수의 차이에 따라 다른 결과가 나타났다. 일반적으로는 지역형상추적법이 지점빈도해석과 지수홍수법의 절충형으로, 확률수문량 산정결과도 지역형상추적법의 결과가 지점빈도해석과 지수홍수법의 사이에 위치할 것으로 예상하였으나, 어떤 경우에서는 그렇지 않은 결과를 도출하기도 하였다. 따라서, 지역빈도해석은 가급적 두 가지 이상의 방법을 적용한 뒤, 설계자가 자료의 특성에 따라 판단하여 적용해야 할 것으로 판단된다. 향후 국내에 비해 자료가 상대적으로 부족한 해외 수자원사업의 경우, 적은 자료수에서도 안정적인 결과를 산출하는 지역빈도해석의 적용이 필수적으로 판단되며, 해외 자료를 이용한 관련 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.53.1-53.1
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• 2010

수공구조물 설계 시 수문 설계빈도의 결정은 추정한계치방법과 주요 수공구조물의 설계빈도 표를 활용하여 결정되어지고 있다. 외국의 경우 수문 설계빈도가 결정되면 설계빈도와 자료의 수를 고려하여 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행한다. 하지만 국내의 주요 수공구조물의 설계수문량은 지점빈도해석만을 이용하여 산정하고 있는 실정이다. 국내의 수문자료의 관측기관이 짧다는 것을 고려하면, 지점빈도해석만을 이용하여 설계수문량을 결정하는 것은 효율적이고 안정적인 설계수문량을 산정하기에는 불충분하다 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자료보유기간과 설계빈도를 고려하여 지점 및 지역빈도해석을 실시하고 지구의 온난화로 인한 강우 및 홍수량의 증가추세를 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석법을 지점 및 지역빈도해석에 적용하였으며, 이를 수행하기 위한 실무프로그램을 개발, 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.12-12
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• 2018

수공구조물 설계의 기준을 정하기 위해서 수문자료의 빈도해석이 널리 사용되고 있다. 수문자표의 빈도해석 기법으로는 자료의 차원과 기법에 따라서 총 네 개로 구분할 수 있다. 그 네 개의 빈도해석은 다음과 같다 1) 단변량 수문자료와 지점별로 확률분포형 모형을 구축하는 단변량 지점빈도해석, 2) 다변량 수문자료와 지점별로 확률분포형을 구축하는 다변량 지점빈도해석, 3) 단변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 단변량 지역빈도해석, 4) 다변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 다변량 지역빈도해석. 현재는 다변량 지역빈도해석에 대한 연구사 수문분야에서 활발히 연구되고 있다. 현재 다변량 지역빈도해석에 대한 한국의 극한 강우 자료에 대한 연구가 진행되지 않았기 때문에, 본 연구에서는 이변량 극한강우자료에 대한 다변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.300-300
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• 2016

지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.657-669
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• 2019

수공구조물의 설계 시 빈도해석을 통해 수문자료의 통계적 특성을 고려하여 설계빈도에 대한 정확한 확률수문량을 산정하는 것은 매우 중요한 절차이다. 지역빈도해석은 대상 지점의 자료만을 이용하여 확률수문량을 산정하는 지점빈도해석과 달리 수문학적으로 동질한 것으로 판단되는 주변지점들의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 수행하므로 미계측 지점 또는 자료 보유년수가 짧은 지점에서 보다 정확한 확률수문량 산정이 가능하다. 본 총설논문에서는 이러한 지역빈도해석 기법을 수문자료의 특성에 따라 정상성 지역빈도해석과 비정상성 지역빈도해석으로 구분하고, 각 방법의 기본이론과 절차 및 관련 연구를 홍수지수법을 중심으로 상세히 설명하였으며 최신 연구동향을 정리하였다. "홍수량 산정 표준지침"의 개정을 통해 포함되는 정상성 지역빈도해석에 대해 언급하고, 비정상성 지역빈도해석과 관련한 향후 연구주제를 기술하며 논문을 마무리 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.340-340
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• 2018

전 세계적으로 기후변화로 인해 나타나는 이상기후의 영향을 고려하기 위해서 수문빈도해석분야에서는 비정상성 빈도해석에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 자료의 비정상성을 고려하여 빈도해석을 수행하는 방법은 다양하게 연구되어오고 있는데, 그중 시간에 따른 자료의 변화를 고려할 수 있도록 기존 모형의 매개변수에 시간을 고려할 수 있는 변수를 더하여 모형을 구축하는 기법이 비정상성 빈도해석기법으로 널리 활용되고 있다. 한편, 이러한 비정상성 가정에 관련한 연구들은 주로 지점빈도해석 기법을 중심으로 개발되어왔을 뿐, 아직 지역빈도해석기법을 대상으로 시도된 비정상성 연구는 미비한 실정이다. 지역빈도해석은 수문학적 동질지역이라는 가정을 바탕으로 표본의 확장을 통해 지점빈도해석보다 비교적 안정적인 빈도해석을 수행할 수 있는 기법으로 널리 알려져 있다. 따라서 지역빈도해석에서 수문학적 동질지역의 구분은 지역빈도해석 절차 중 가장 중요한 절차라고 할 수 있다. 이러한 수문학적 동질지역 구분을 위해서는 지점별로 가지고 있는 위치 정보나 수문 자료의 통계값과 같은 해당 지점을 대표할 수 있는 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 모의실험을 통해 경향성이 나타나는 가상의 지점 자료를 생성한 뒤, 지역구분을 통해 자료의 비정상성이 나타나는 지역의 지역구분 결과를 살펴보고 이질성 척도(heterogenity measure)를 산정하였다. 이를 바탕으로 비정상성 지역빈도해석에서 이질성 척도의 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구의 결과는 추후 기후변화의 영향이 나타나는 수문학적 동질 및 비 동질지역의 분석 및 비정상성 지역빈도해석을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1132-1136
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• 2004

본 논문은 지금까지의 지점빈도해석의 약점을 보완하기 위하여 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석의 방법에 관한 연구이다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 한다. 반면 지역빈도해석의 경우 우리나라와 같이 자료의 수가 부족한 경우에도 효율적이고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축한 훈, L-모멘트기법과 Netmax법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 기존의 방법으로 산정한 수문량과 비교${\cdot}$분석하였다. 지역빈도해석의 결과 남한강 유역은 이질성 척도가 큰 것으로 판명되어 남한강 유역의 경우 지역적인 세분화가 필요한 것으로 나타났다. Netmax를 이용하여 산정된 수문량은 L-모멘트법과 지점빈도해석 그리고 확률강우량도에 의해 산정된 값에 비하여 과소추정 되었다 지역적 특수성을 고려하지 않고 형성된 네트워크는 지역적으로 세분화가 필요한 지역에 대하여서 좋지 않은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.