• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1A
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• pp.31-37
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• 2012

The phase distribution in concrete materials strongly affects its material properties. It is important to identify the spatial distribution of void in concrete because the void in concrete materials affects mechanical behavior and permeability significantly. Therefore, a proper method to describe the void distribution of a material is needed. In this research, CT(computed tomography) is used to examine and to quantify the void distribution of porous concrete specimens. 3D concrete digital specimens are created by subsequent stacking of 2D cross-sectional images from CT. Then, probability distribution functions such as two-point correlation, lineal-path and two-point cluster functions are used for void distribution characterization. It is confirmed that probability distribution functions obtained from CT images are effective in characterizing void distributions including the anisotropy and percolation.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.4
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• pp.338-344
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• 2018

In this study, the surface air temperature (SAT) and the dew-point temperature (DPT) are applied as the covariance of the location parameter among three parameters of GEV distribution to reflect the non-stationarity of extreme rainfall due to climate change. Busan station is selected as the study site and the monthly maximum daily rainfall depth from May to October is used for analysis. Various models are constructed to select the most appropriate co-variate(SAT and DPT) function for location parameter of GEV distribution, and the model with the smallest AIC(Akaike Information Criterion) is selected as the optimal model. As a result, it is found that the non-stationary GEV distribution with co-variate of exp(DPT) is the best. The selected model is used to analyze the effect of climate change scenarios on extreme rainfall quantile. It is confirmed that the design rainfall depth is highly likely to increase as the future DPT increases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.80-80
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• 2017

최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.312-312
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• 2018

우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내리며 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수패턴 조건하에서 수공구조물 설계시 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 우리나라의 경우 단일 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수패턴의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라의 강수패턴 또한 바뀌어가고 있다. 연강수량의 대부분은 태풍과 장마로 인한 강수량으로 이루어져 있고, 일반적으로 두 개의 모집단으로 이루어진 형태를 보인다. 앞선 연구에서 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 연최대강수량 자료에 대해 8개의 지속시간별(1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24hr)로 Bayesian 기법의 단일 Gumbel 분포형과 혼합 Gumbel분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였고, 혼합 Gumbel 분포형이 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이상기후로 인한 강수량의 특징의 급격한 변화에 일정한 패턴이 있음을 가정하고 이중첨두의 연 최대일강수량 자료에 대해 혼합 Gumbel 분포형 기반 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 정상성 빈도분석과의 비교를 위해 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion(BIC) 값을 비교하였다. 비정상성일 경우의 BIC 값이 정상성일 경우 보다 작게 산정되었고, 강수패턴이 경향성을 가지는 것으로 판단할 수 있었다. 비정상성 혼합 Gumbel 분포형 모델은 최근 급격한 강수패턴의 변화에 대한 대응책으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.895-904
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• 2019

It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a two (or more)-component mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a Mixture Distribution based Nonstationary Frequency (MDNF) model in a changing rainfall patterns within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments (e.g. location parameter) of the Gumbel distribution in a two (or more)-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that the extreme rainfall patterns might have a distinct nonstationarity.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2A
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• pp.121-127
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• 2011

Spatial distribution of void space in concrete materials strongly affects mechanical and physical behaviors. Therefore, the identification of characteristic void distribution helps understand material properties and is essential to estimate the integrity of material performance. The 3D micro CT (X-ray microtomography) is implemented to examine and to quantify the void distribution of a lightweight aggregate concrete using an image analysis technique and probabilistic approach in this study. The binarization and subsequent stacking of 2D cross-sectional images virtually create 3D images of targeting void space. Then, probability distribution functions such as two-point correlation and lineal-path functions are applied for void characterization. The lightweight aggregates embedded within the concrete are individually analyzed to construct the intra-void space. Results shows that the low-order probability functions and the density distribution based on the 3D micro CT images are applicable and useful methodology to characterize spatial distribution of void space and constituents in concrete.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.147-147
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• 2015

전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.147-157
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• 2017

The test of transition probabilities in panel Markov chains are introduced. We deal with the hypotheses whether panel Markov chains have the same transition probabilities or not for all times. We suggest a LR test statistic for the test and its limit distribution is derived. We perform a simulation study to examine the limit distribution of test statistics when the number of the individuals are large.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.162-162
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• 2018

지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.22-22
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• 2011

기존의 빈도해석(frequency analysis) 방법은 자료의 정상성(stationarity)을 가정하고 있다. 즉, 자료 분포가 기상에 영향을 받는 정도가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미하는데 최근의 관측값들은 주기를 나타내거나 증가, 감소하는 경향을 자주 보이고 있고 이는 정상성에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않음을 의미한다. 본 연구는 최근 증가경향이 두드러지게 나타나고 있는 관측 연최대 일강우량을 대상으로 증가 변동점(changing point)을 탐색하였다. 이를 위하여 Barry and Hartigan이 1999년에 제안한 BCP (Bayesian Change Point) 방법을 우리나라 전체 강우 관측지점에 적용하였다. 적용 결과, 2000년대를 기준으로 이전의 관측값과 통계적 특성이 다른 관측값들이 많이 발생하는 것을 알 수 있었다. 향후, 매개변수와 시간의 회귀분석(regression analysis)으로 확률분포형의 미래 매개변수를 구하는 비정상성 빈도해석 방법 적용시, BCP 결과로 얻은 변동점을 바탕으로 회귀분석의 구간을 적절하게 선택한다면 계산된 결과의 신뢰성이 더욱 향상되리라 본다.