자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.83-90
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2000
이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.
최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 태풍 등으로 홍수피해가 급증하고 있음에 따라 침수지역에 대한 공간적인 분석과 사전 예측으로 피해를 최소화하려는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 소유역 별 평균화된 매개변수로 홍수량을 산정하는 집중형 모형이 아닌 분포형 모형을 적용하여 남강댐 유역의 유출량 산정 및 침수예측을 분석하였다. 분포형 모형은 격자체계를 기반으로 유역에 각 격자별 공간적 특성이 반영된 매개변수를 적용하므로 유역의 특성을 효과적으로 반영하므로 집중형 모형보다 정확한 해석이 가능하다. DEM, 토양도, 토지피복도 등의 격자크기 $240{\times}240$의 지형공간 자료를 ArcGIS를 이용하여 남강댐유역의 Flow direction, 경사도, 하도경사, 불투수율, 유효공극률, 조도계수, 토양심도, 수리전도도, 토양흡인수두 등의 수문매개변수를 추출하였다. 강우 자료의 경우 티센(Thiessen)법에 의해 선정된 남강댐유역 주변의 장수, 거창, 진주, 합천, 산청, 남원 강우관측소의 100년빈도 확률강우량 산정하여 24시간 확률강우를 3분위 Huff 분포시킨 후 강우의 공간적 통계특성을 반영하는 크리깅(Kriging)기법으로 적용하여 강우보간을 실시하였다. 침수예측을 위해 $Vflo^{TM}$모형을 이용해 48시간의 강우모의시간 홍수수문곡선 유도 및 홍수량 산정하였으며, 시간에 따른 침수 시뮬레이션하여 침수예측도를 작성하였다. 작성 시 침수심의 정도에 따라 5개의 구간으로 분류해 침수위험지역을 확인 할 수 있도록 도식화하였다. 본 연구에서는 남강댐유역의 침수위험지역을 개략적으로 예측할 수 있었으며, 추후 연구에서는 보다 조밀한 격자크기와 강우를 이용하여 분석한다면 향후 피난 정보 제공과 홍수재해지도 작성, 홍수방지 시설물 건설 또는 홍수보험계획 등에 응용이 될 것으로 판단된다.
디커플링장전조건의 화약 폭발시 발생하는 발파압력은 최대압력, 최대압력 도달시간, 압력파형의 함수로 나타난다. 발파 최대압력과 최대압력 도달시간은 화약과 암반 특성의 함수이다. 화약과 암반특성시험 결과로부터 그 특성치의 확률분포를 산출하였다. 화약과 암반 특성치의 확률분포가 정규분포로 나타났으므로 발파 최대압력과 최대압력 도달시간의 확률분포도 정규분포로 추정되었다. 발파 최대압력과 최대압력 도달시간에 가장 크게 영향을 미치는 변수를 파악하기 위하여 매개변수분석과 불확정성분석을 실행하였다. 최대압력과 최대압력 도달시간은 매개변수분석결과 화약특성에 가장 크게 영향을 받았지만 불확정성분석결과 화약보다 암반특성에 크게 영향을 받았다. 발파로 인하여 굴착선주 변 암반에 발생하는 손상을 수치해석으로 분석하였다. 암반손상을 산정하기 위하여 연속체손상역학에 기초하여 사용자 부 프로그램을 작성하였다. 이 부 프로그램을 ABAQUS 주 프로그램과 연결하여 해석하였다. 동적 해석결과는 확대공 발파에 의한 손상이 외곽공보다 크게 나타났다. 확대공 배치, 암반분류 세분화 등 여굴방지 방안이 제안되었다 손상계수의 파쇄기준이 불명확하므로 fuzzy-random 확률이론을 적용하여 파쇄기준과 파쇄영역을 명확하게 나타내었다.
이동전파신호에서의 단구간 페이딩 현상은 이동국이 이동할 때 집, 건물 등 주변 반사체와 숲과 같은 자연적 방해물에 의한 다중경로 반사파에 의하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 대전 및 서울 지역에서 측정하여 얻은 이동전파신호의 전계강도 측적데이타를 이용하여 확률밀도함수(PDF), 레벨 교차율(LCR), 페이드의 깊이와 넓이에 대하여 분석하였다. 분석 결과, 평균치가 일정한 작은 구간내에서의 신호 변화에 대한 통계적 분포는 레일리 분포를 따른다. 페이트 깊이는 위치에 대한 크기의 별화는 심하나 도심지역이나 변두리지역등 지역적 특성에 따른 깊이차이는 거의 없었으며, 페이트 넓이는 주변 구조물과 지역특성에 따라 변화가 매우 심하였다. 또한 레벨 교차율은 평균치 근처에서 최대가 되는 것을 볼 수 있었다.
도시화로 인한 불투수층 증가와 하천 주변 개발은 홍수 시 위험에 노출되는 재해요인의 증가뿐 아니라 피해의 파급을 발생시켜 홍수 관리 측면에서 어려움을 낳는다. 홍수 방재대책을 위해서는 도시지역에 분포하는 다양한 지표면 공간특성을 반영하여 침수가 예상되는 지역에 대한 파악이 우선시되어야 한다. 본 연구에서는 도시하천의 홍수 위험지역을 대상으로 확률적 홍수위험 평가가 수행되었다. 홍수와 관련된 지형적 영향요인인 고도, 경사, 유출곡선지수, 하천까지 거리를 예측변수로 하여 하천 주변 침수 예상지역을 설명하기 위해 모형의 학습데이터로 100년 빈도 홍수위험 지도가 사용되었다. 연구 대상 지역은 격자로 변환하여 Bayesian Logistic 회귀분석을 수행하여 각 격자별로 홍수영향요인이 침수 여부를 설명하는 모형을 구축하였다. 최종적으로 모형을 통해 대상 지역 전체에 대하여 침수위험도를 확률적으로 제시하였다.
최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
인도네시아 수마트라 지진해일(2004년)과 동일본 대지진(2011년)으로 인해 해당지역에서 막대한 인적·물적 피해가 발생하였으며, 지진해일에 대한 사람들의 경각심은 더욱 커지게 된 계기가 되었다. 반면 우리나라는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에 비해 상대적으로 지진해일에 대해 안전하다는 국민들의 인식이 강한 것이 사실이다. 하지만 최근 우리나라에서 크고 작은 지진이 발생(2016년 경주 지진, 2017년 포항 지진 등)함에 따라 국민들은 지진 및 지진해일 안전에 대한 경각심이 높아지고 있다. 또한 한반도 주변에서 지진은 끊임없이 발생하고 있으며, 과거 우리나라는 지진해일로 인한 인명 및 재산피해가 기록된 사례도 존재한다(Cho, 2018). 본 연구에서는 원자력 발전소에서 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 지진해일 수치모형 실험을 통해 계산된 지진해일고 결과값에 대해 적절한 확률분포 모형을 개발한 후 각 지진해일 시나리오의 연초과 확률을 분석함으로써, 확률론적 지진해일 재해도 분석(PTHA : Probabilistic Tsunami Hazard Analysis)을 실시하는 것이다. 최종적으로는 연구대상지역의 지진해일 안전성 평가에 기여할 수 있는 검증된 자료를 제공한다. PTHA 분석은 미국(Park and Cox, 2016), 인도네시아(Horspool et al., 2014), 남유럽(Lorito et al., 2014), 일본(Japan Society of Civil Engineers, 2016) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 먼저, 역사 지진해일 및 우리나라 근해에서 발생가능한 지진원(단층매개변수) 조사, 그리고 지진해일 수치모형실험 case 선정을 위한 파향선추적모형(wave ray-tracing) 수행, 마지막으로 지진해일고의 불확실성을 고려하기 위한 로직트리(Logic-Tree)기법 적용 시 사용하게 될 지진해일 단층매개변수 선정을 위한 지진해일 수치모형 실험 등을 수행한다.
위험관리수단으로 시장위험을 정확하게 측정하는 방법 중의 하나로 VaR를 선호한다. 현실생활에서는 단일분포가 아닌 두 개 이상의 다변량분포에 대한 VaR를 추정해야 하는 경우가 많다. 이런 경우에는 VaR를 추정하기 위해 다변량분포를 고려해야 한다. 본 연구는 확률변수들의 종속적 구조를 파악하고 비정규성의 특성을 갖는 다변량 분포함수를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 여러 산업의 수익률분포에 적합한 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수를 추정하여 다변량 수익률 분포함수를 결정하고 이에 대응하는 VaR를 유도한다. 국내의 두 산업체의 자료를 실증예제로 하여 세 종류의 Copula 함수의 모수를 추정하고 이에 대응하는 이변량 분포로부터 VaR와 각각의 주변 분포의 VaR를 구한다. 실제의 VaR를 기준으로 기존 방법으로 구한 VaR와 비교 분석하여 추정의 정확성을 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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