• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.83-83
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• 2017

수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제17권2호
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• pp.99-106
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• 1984

우리나라의 12개 주요측후소-서울, 인천, 전주, 광주, 목포, 제주, 여수, 대구, 부산, 포항, 마산, 울릉도의 이용가능한 년최극 일강수량, 기온 및 기압관측치로부터 최극치의 빈도분포를 추정하였다. 첫 단계로 Jenkinson방법에 의한 극치확률을 추정하는 방법이 이용되었다. 추정결과는 재현년수에 대한 각 측후소의 일강수량, 기온 및 기압을 제시하는 그래프형태로서 제시되었으며 빈도분포형태가 토의되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• 한국농공학회지
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• 제41권6호
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• pp.44-53
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• 1999

The statistical characteristics of the factors related to the daily rainfall prediction model are analyzed . Records of daily precipitation, mean air temperature, relative humidity , dew-point temperature and air pressure from 1973∼1998 at 8 meteorological sttions in south-western part of Korea were used. 1. Serial correlatino of daily precipitaiton was significant with the lag less than 1 day. But , that of other variables were large enough until 10 day lag. 2. Crosscorrelation of air temperature, relative humidity , dew-point temperature showed similar distribution wiht the basin contrours and the others were different. 3. There were significant correlation between the meteorological variables and precipitation preceded more than 2 days. 4. Daily preciption of each station were treated as a truncated continuous random variable and the annual periodic components, mean and standard deviation were estimated for each day. 5. All of the results could be considered to select the input variables of regression model or neural network model for the prediction of daily precipitation and to construct the stochastic model of daily precipitation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.627-636
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• 1999

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.174-174
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• 2018

현재 우리나라에서는 지속적으로 홍수 및 가뭄에 대한 예방사업을 진행하고 있음에도 불구하고 해마다 피해가 발생하고 있으며, 이에 따라 효율적인 이수 치수 계획이 절실히 필요한 실정이다. 하지만 우리나라의 경우, 강우의 발생 특성이 과거와는 다른 양상을 보이고 있다. 따라서 강우빈도해석 시 강우특성이 변화하지 않는다는 정상성(stationary)을 가정하는 기존의 방법론은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 강우특성이 어떻게 변화하였는지 평가하는 방법론에 대하여 고찰하고자 한다. 우선, 대상 강우관측소의 과거 일강수량 자료를 수집하고 연도별 강우발생 천이확률(Markov Chain)과 강우량 확률분포(Gamma)의 매개변수를 산정한다. 그리고 일강우시계열의 경향성 분석(Mann-Kendall test) 결과와 함께 비교 검토하여 어떠한 방법론이 강우특성 변화를 더욱 잘 추정하는지에 대하여 평가한다. 본 연구를 통하여 우리나라 강우특성의 변화를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 기틀을 마련할 수 있을 것이며, 향후 비정상성 기반의 기후변화 모의를 수행하기 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.213-225
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• 2009

기존의 정상성 Markov Chain 모형은 자료 자체의 Markov 특성만을 고려하여 모의하는 기법으로서 수자원 설계에서 여러 가지 목적으로 이용되어 지고 있다. 그러나 일강수량의 천이확률 및 매개변수 등이 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 하기 때문에 평균의 변동성 등과 같은 외부충격을 모형에 적용할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구의 가장 큰 목적은 기존일강수량 모형을 외부인자를 받아들일 수 있는 모형으로 개발하는 것이다. 즉, Markov Chain 모형의 매개변수인 천이확률과 확률분포형의 매개변수 등을 연결함수(link function)를 통해 외부인자와 연동하도록 하였으며 정준상관분석을 통해 매개변수를 추정하였다. 개발된 모형을 서울지방 1961-2006년까지의 일강수량 자료를 대상으로 검증하는 절차를 가졌다. 추정된 결과를 보면 계절강수량의 특성뿐만 아니라 일강수량의 특성 또한 적절하게 모의되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 모형은 GCM 예측결과를 입력자료로 활용한다면 일강수계열의 장단기 모의를 위한 downscaling 기법으로 사용될 수 있다. 또한, 기후변화 시나리오가 입력자료로 이용된다면 기후변화에 따른 수자원 영향 평가를 위한 downscaling 기법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1861-1870
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• 2013

최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.338-344
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• 2018

본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.