• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.711-724
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• 2016

Under variable complex operating environment, various factors can affect the lifetimes of systems. In this research, we study bivariate reliability models having multiple dynamic competing risks. As competing risks, in addition to the natural failure, we consider the increased stress caused by the failure of one component, external shocks, and the level of stress of the working environment at the same time. Considering two reliability models which take into account all of these competing risks, we derive bivariate life distributions. Furthermore, we compare these two models and also compare the distributions of maximum and minimum statistics in the two models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.274-278
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• 2008

현대 강우관측 자료를 빈도분석할 때 나타나는 가장 큰 문제는 관측기간이 짧기 때문에 고빈도 확률강우량 추정이나 장기간의 경향성 예측시 신뢰성 부족하다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 현대 강우자료의 문제점를 보완하기 위한 방법으로 측우기 관측기록을 활용하기 위한 방안을 검토하였다. 빈도해석을 통한 확률강우량의 결정을 위해서는 연최대치 계열의 작성이 선행되어야 한다. 측우기 강우자료는 강우시작시점과 종료시점 그리고 그 사이의 강우량으로 구성된 펄스 형태로 기록되어 있기 때문에 이를 이용하여 빈도해석을 하려면 전통적인 빈도해석 방법과는 다르게 독립호우사상을 적절하게 정의하는 것이 필요하다. 독립호우사상에 대한 기존 연구결과에 기초하여 무강우지속기간 10시간을 기준으로 측우기 관측기록과 현대 관측기록으로부터 이를 추출한 후 총강우량과 강우강도 두 가지를 대상으로 이변량 지수분포를 적용하였다. 그리고 각 호우사상의 재현기간을 산정하고, 연도별로 최대 재현기간을 가지는 호우사상을 연최대 호우사상으로 결정하였다. 이변량 지수분포의 매개변수 산정시 전기간에 대해 매개변수를 산정하는 경우보다 연도별로 매개변수를 산정하는 경우가 강우발생의 변동양상 및 수문학적인 극한호우의 정의를 반영하기에 적합한 것으로 검토되었고 또한 그로 인해 얻어진 연최대 호우사상이 이변량 극치분포를 보다 잘 따르는 것으로 나타났다. 연도별 매개변수 추정결과를 우기해와 건기해로 나누어 살펴보면 우기해에는 강우강도가 재현기간 산정에서 상대적으로 영향이 크고, 건기해에는 총강우량과 관련된 영향이 큰 것으로 나타났다. 연최대 호우사상의 변동성을 살펴보면 현대자료에서 강우지속기간은 점점 증가하고 강우강도는 감소하며 이에 따른 호우사상의 총강우량은 증가하는 특징을 보였다. 그러나 측우기 자료에서는 이러한 변화양상이 반복순환하는 것으로 나타났으며 이와 관련된 별도의 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 측우기 자료를 이용한 빈도해석의 선행작업으로서 연최대 호우사상 계열의 결정 과정을 살펴보았으며 이렇게 얻어진 연최대 호우사상은 현대자료와 어우러져 보다 신뢰성 높은 설계호우사상을 결정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.2
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• pp.137-146
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• 2011

In this study, annual maximum storm events are evaluated by applying the bivariate extremal distribution. Rainfall quantiles of probabilistic storm event are calculated using OR case joint return period, AND case joint return period and interval conditional joint return period. The difference between each of three joint return periods was explained by the quadrant which shows probability calculation concept in the bivariate frequency analysis. Rainfall quantiles under AND case joint return periods are similar to rainfall depths in the univariate frequency analysis. The probabilistic storm events overcome the primary limitation of conventional univariate frequency analysis. The application of these storm event analysis provides a simple, statistically efficient means of characterizing frequency of extreme storm event.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.9
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• pp.747-759
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• 2018

Multivariate regional frequency analysis has advantages of regional and multivariate framework as adopting a large number of regional dataset and modeling phenomena that cannot be considered in the univariate frequency analysis. To the best of our knowledge, the multivariate regional frequency analysis has not been employed for hydrological variables in South Korea. Applicability of the multivariate regional frequency analysis should be investigated for the hydrological variable in South Korea in order to improve our capacity to model the hydrological variables. The current study focused on estimating parameters of regional copula and regional marginal models, selecting the most appropriate distribution models, and estimating regional multivariate growth curve in the multivariate regional frequency analysis. Annual maximum rainfall and duration data observed at 71 stations were used for the analysis. The results of the current study indicate that Frank and Gumbel copula models were selected as the most appropriate regional copula models for the employed regions. Several distributions, e.g. Gumbel and log-normal, were the representative regional marginal models. Based on relative root mean square error of the quantile growth curves, the multivariate regional frequency analysis provided more stable and accurate quantiles than the multivariate at-site frequency analysis, especially for long return periods. Application of regional frequency analysis in bivariate rainfall-duration analysis can provide more stable quantile estimation for hydraulic infrastructure design criteria and accurate modelling of rainfall-duration relationship.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.5
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• pp.753-761
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• 2019

A test procedure based on a Kendall's τ statistic is proposed for the association of bivariate interval censored data. In particular, a leverage bootstrap technique is applied to replace unknown failure times and a classical adjustment method is applied for treating tied observations. The suggested method shows desirable results in simulation studies. An AIDS dataset is analyzed with the suggested method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.4
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• pp.425-437
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• 2013

This study performed the bivariate drought frequency analysis for duration and severity of drought, using copula functions which allow considering the correlation structure of joint features of drought. We suggested the confidence intervals of duration-severity-frequency (DSF) curves for the given drought duration using stochastic scheme of monthly rainfall generation for 57 sites in Korea. This study also investigated drought risk via illustrating the largest drought events on record over 50 and 100 consecutive years. It appears that drought risks are much higher in some parts of the Nakdong River basin, southern and east coastal areas. However, such analyses are not always reliable, especially when the frequency analysis is performed based on the data observed over relatively short period of time. To quantify the uncertainty of drought frequency curves, the droughts were filtered by different durations. The 5%, 25%, 50%, 75%, and 95% confidence intervals of the drought severity for a given duration were estimated based on the simulated rainfall time series. Finally, it is shown that the growing uncertainties is revealed in the estimation of the joint probability using the two marginal distributions since the correlation coefficient of two variables is relatively low.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.155-162
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• 2009

Univariate frequency analyses are widely used in practical hydrologic design. However, a storm event is usually characterized by amount, intensity, and duration of the storm. To fully understand these characteristics and to use them appropriately in hydrologic design, a multivariate statistical approach is necessary. This study applied a Gumbel mixed model to a bivariate storm frequency analysis using hourly rainfall data collected for 46 years at the Seoul rainfall gauge station in Korea. This study estimated bivariate return periods of a storm such as joint return periods and conditional return periods based on the estimation of joint cumulative distribution functions of storm characteristics. These information on statistical behaviors of a storm can be of great usefulness in the analysis and assessment of the risk associated with hydrologic design problems.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.71-80
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• 2000

본 논문에서는 이변량 분포함수의 위치모수에 대한 교대위치이동 대립가설에 대한 비모수적 검정법을 제안하였다. 소표본의 경우 실제 자료에 대해 순열원리에 기초한 근사적 검정법을 제시하였다. 모의실험을 통하여 Bhattacharyya와 Johnson(1970)의 층계순위(layer ranks)에 기초한 검정법과 검정력을 비교하였다.

• 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.