• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.52 no.10
• /
• pp.657-669
• /
• 2019

To estimate accurate design quantiles considering statistical characteristics of hydrological data is one of the most important procedures in the design of hydraulic structures. While at-site frequency analysis estimates design quantile using observed data at a site of interest, regional frequency analysis (RFA) utilizes a number of sites included in a hydrologically homogeneous region. Therefore, RFA could provide a more accurate design quantile at ungauged site or sites with short observation period. In this review article, RFA is classified into stationary RFA and nonstationary RFA depending on the characteristic of hydrological data, and the basic concept, procedure, and application of each technique are explained in detail focused on the index flood method. Additionally, a review of the state of the art for RFA procedure is presented. This paper is finalized by describing the stationary regional rainfall frequency analysis over South Korea contained in the amendment of "Standard guidelines for design flood estimation" and various future study topics related to nonstationary RFA.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.48 no.1
• /
• pp.37-44
• /
• 2015

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.26-26
• /
• 2015

기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.

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

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.47 no.5
• /
• pp.447-457
• /
• 2014

This research focuses on the changes of return period for nonstationary rainfall data in which exceedance or nonexceedance probability varies depending on time. We examined two definitions of return period under nonstationarity and also performed nonstationary frequency analysis using the nonstationary Gumbel model to investigate variations of return period in Korea. Seogwipo, Inje, Jecheon, Gumi, Mungyeong, and Geochang were selected as subject sites of application. These sites have a trend in rainfall data as well as having more than 30 years data. As the results of application, the return periods considering nonstationarity are different with those considering stationarity. The differences of return periods between nonstationarity and stationarity increase as growing return period increases. In addition, the return period using the expected waiting time method shows lower value than that using the expected number of event method.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 1994.10a
• /
• pp.29-34
• /
• 1994

본 연구에서는 계의 변수들이 불확실성을 갖고 비정상확률입력을 받는 비선형 동적계를 포함한 일반적인 확률적 선형/비선형 동적계의 해석을 수행하기 위하여 동적계의 확률적 모델과 새로운 확률과정근사법을 이용한 확률해석을 제시하고, 그 타당성을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.17-17
• /
• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.745-753
• /
• 2014

Parrondo paradox is the counter-intuitive situation where individually losing games can combine to win or individually winning games can combine to lose. In this paper, we compare the history-dependent Parrondo games and the space-dependent Parrondo games played cooperatively by the multiple players. We show that there is a probability region where the history-dependent Parrondo game is a losing game whereas the space-dependent Parrondo game is a winning game.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.329-333
• /
• 2018

충청북도 괴산군에 위치한 괴산댐은 비록 규모는 작으나 순수 국내기술진에 의하여 설계, 시공된 최초의 발전용 댐이다. 한편, 2017년 7월 중순 괴산댐 상류에 발생한 집중호우로 인해 괴산댐 유입량이 급격하게 증가한 바 있으며 이로 인해 수위 증가에 따른 수문 방류가 이루어졌으나, 급격한 방류로 인해 하류부 피해가 발생한 바 있다. 해당 시기에 발생한 강우사상은 500년 빈도 이상의 매우 이례적인 현상으로 유입량의 비정상적인 증가는 현 괴산댐의 수문방류능력으로는 대응하기 어려웠을 것으로 판단된다. 건설된 지 60년에 달하는 괴산댐의 건설 당시 설계홍수량은 현재 기후변화로 인한 강우 및 그로 인한 유입량의 증가를 대응하기에는 부족하다고 판단되며 증가된 확률홍수량과 그에 따라 줄어든 재현기간을 재산정할 필요가 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 가정에 따른 재현기간 산정방법인 기대 대기시간과 기대 초과사상수 정의를 이용하여 괴산댐 유역의 확률홍수량을 재산정하고, 기존 방법과 비정상성을 고려한 방법 간의 비교를 통해 재현기간과 확률홍수량의 변화를 살펴보고자 한다.

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