• Title/Summary/Keyword: 영확률

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Estimation of Probability Rainfall Quantile using MLP Method of Copula Model (Copula 모형에서 MLP 방법을 이용한 확률강우량 산정)

  • Song, Hyun-keun;Joo, Kyungwon;Choi, soyung;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.183-183
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    • 2015
  • 수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

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Spatiotemporal analysis of the effect of rainfall data periods on probability rainfall (강우자료 기간에 따른 확률강우량의 시공간적 분석)

  • Lee, Moonyoung;An, Heejin;Lee, Jiwan;Kim, Kewtae;Jung, Younghun;Kim, Seongjoon;Um, Myoung-Jin;Park, Daeryong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.339-339
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    • 2022
  • 본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.

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A Study on Future Rainfall Frequency Analysis under Climate Change in Urban Stream (기후변화를 고려한 도시유역 미래확률강수량 산정에 관한연구)

  • Moon, Young-Il;Yoon, Sun-Kwon;Kwon, Suk-Ju;Chun, Si-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.364-364
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    • 2011
  • 최근 기후변화에 의한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며 기후변화에 의한 재해는 국민 생활에 직접적인 영향을 미칠 수 있어 전 세계 여러 나라에서는 기후변화에 대한 연구를 활발하게 진행하고 있는 실정이다. 특히 도시유역의 경우 인구와 재산이 밀집해 있기 때문에 기후변화에 의한 수자원의 영향평가나 극한홍수 등의 자연재해에 대비한 홍수방어 적응대책에 대한 연구가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시유역을 중심으로 KMA RCM의 기후변화 시나리오 분석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 시나리오적 방법과 과거 강수 특성과 경향성을 분석하여 비정상성 빈도해석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 비시나리오적 방법을 통한 도시유역의 기후변화 영향을 고려한 확률강수량을 산정하고자 한다. 또한 향후 발생할 수 있는 강우의 불확실성 분석을 통한 미래확률강수량 산정을 실시하고 도시유역의 IDF곡선을 제시함 으로써 기후변화영향을 고려한 도시유역의 수자원 및 물 수요 관리와 제도개선에 활용하고자 한다.

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A Study on Improvement of Speech Recognition by Fuzzy Smoothing (퍼지 스무딩을 이용한 향상된 음성인식)

  • Kim Dae-Su;Kim Chong-Kyo
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.13-16
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    • 1999
  • 이산 HMM을 이용한 음성인식을 할 때, 관측심볼은 훈련 데이터의 양자화과정을 수행하여 얻게 된다. 훈련 데이터는 선정된 몇몇 화자에 의해서 얻어지게 되는데, 이러한 이유로 인하여 충분하지 못한 훈련 데이터가 얻어지므로, 관측 심볼에 따라 출력확률분포값이 영(zero)이나, 거의 영에 가까운 값을 가지게 된다. 이러한 요인은 인식률의 저하를 초래하므로, 본 논문에서는 fuzzy smoothing 기법을 채택하여, 출력확률분포값이 영(zero)의 값을 가지는 것을 방지하여, 새로 구해진 파라메터로 인식실험을 하였다. Smoothing과정을 수행한 후의 인식률이 smoothing을 하진 않은 인식율에 비해 평균 $1.46\%$ 향상되었다.

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A Study on the Calculation of Probability Precipitation of Typhoon (태풍의 확률 강우량 산정에 관한 연구)

  • Oh, Tae-Suk;Moon, Young-Il;Jeon, Si-Yeong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1484-1487
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    • 2007
  • 본 연구에서는 우리나라를 주지적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 139개 태풍에 대하여, 중심 위치와 중심 기압 자료와 우리나라 강우관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍운 연평균 3.09회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 서울과 부산 지점을 대상으로 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법을 적용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 확률강우량을 산정하여, 빈도해석에 의한 확률강우량과 비교를 수행하였다. 그 결과, 서울 지점은 태풍에 의한 강우량이 그리 크지 않았으나, 부산 지점은 태풍에 의해서 발생할 수 있는 강우량이 매우 큰 것으로 분석 되었다.

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Comparative Analysis of Rainfall Quantile From Bivariate Frequency Analysis Using Copula Model and Univariate Frequency Analysis (Copula 모형을 통한 이변량 빈도해석과 일변량 빈도해석을 통한 확률강우량의 비교.분석)

  • Joo, Kyung-Won;Shin, Ju-Young;Nam, Woo-Sung;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.104-104
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    • 2012
  • 최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.

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Study of analytical probabilistic models for urban flood control detention facilities in Korea (도시 홍수 저감 저류시설 설계를 위한 해석적 확률모형 연구)

  • Lee, Moonyoung;Jeon, Seol;Kim, Si Yeon;An, Heejin;Jung, Kichul;Park, Daeryong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.298-298
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    • 2021
  • 본 연구에서는 국내 6개 지역 서울, 강릉, 대전, 광주, 부산, 제주의 30년 치 시강우 자료에 해석적 확률모형(Analytical Probabilistic Models) 방법을 적용하여 도시 홍수 저감을 목적으로 하는 저류시설 설계를 위한 유출량 예측 정도를 지역별로 비교하고자 하였다. 강우 사상 분포의 해석적 확률모형을 적용하기 위해 무강우 시간을 결정하여 독립 호우를 결정하는데, 자기상관계수와 변동계수를 활용한 무강우 지속시간의 산정(IETD, Interevent Time Definition) 방법을 사용하였다. 해석적 확률모형인 유출량의 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)를 유도하기 위해서 불투수 지역과 투수 지역의 영향을 고려하여 유출계수를 적용하는 강우-유출 관계를 가지고 유출량을 정의하였다. 강우량, 강우 지속시간, 무강우시간과 같은 강우특성은 1변수 지수함수의 PDF를 따른다고 가정하였다. 확률모형 방법의 적합성을 판단하기 위해 결정된 IETD에 따라 각 지역별로 실제 강우 사상을 해석적 모델과 연속모의실험인 SWWM(Storm Water Management Model)에 적용하여 불투수율에 따른 유출량을 산정하였다. 각 방식으로 얻은 유출량 결과는 모든 지역에서 매우 유사하게 나타났고 결론적으로 우리나라에서 도시 홍수 저감을 위한 저류시설의 계획과 설계에 확률모형 방법이 적용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

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