• 제목/요약/키워드: 지역 빈도해석

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강우자료의 증가경향을 고려한 지점 및 지역강우빈도해석 (Point/Regional Rainfall Frequency Analysis Considering Increasing Trend in Observations)

  • 서린;이창환;김태웅
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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    • pp.53.1-53.1
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    • 2010
  • 수공구조물 설계 시 수문 설계빈도의 결정은 추정한계치방법과 주요 수공구조물의 설계빈도 표를 활용하여 결정되어지고 있다. 외국의 경우 수문 설계빈도가 결정되면 설계빈도와 자료의 수를 고려하여 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행한다. 하지만 국내의 주요 수공구조물의 설계수문량은 지점빈도해석만을 이용하여 산정하고 있는 실정이다. 국내의 수문자료의 관측기관이 짧다는 것을 고려하면, 지점빈도해석만을 이용하여 설계수문량을 결정하는 것은 효율적이고 안정적인 설계수문량을 산정하기에는 불충분하다 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자료보유기간과 설계빈도를 고려하여 지점 및 지역빈도해석을 실시하고 지구의 온난화로 인한 강우 및 홍수량의 증가추세를 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석법을 지점 및 지역빈도해석에 적용하였으며, 이를 수행하기 위한 실무프로그램을 개발, 제안하였다.

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지역빈도해석의 확률강우량 산정에 대한 지역구분인자의 영향성 평가 (Assessment of Variables for Quantile Estimation in Regional Frequency Analysis)

  • 정태호;김한빈;김성훈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.428-428
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    • 2018
  • 지역빈도해석은 대상 지점의 관측자료만을 사용하는 지점빈도해석과 달리 지역구분을 통해 정의된 동질지역 내에 포함된 모든 지점의 자료를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 확률수문량을 산정할 수 있는 방법이다. 지역빈도해석의 절차는 크게 지역구분인자를 이용한 동질지역구분과 홍수지수모형의 적용을 통한 확률강우량 산정으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 지역구분에 사용되는 지역구분인자가 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 지역구분인자와 확률강우량 산정결과와의 상관성을 분석하고자 한다. 먼저, 동질지역 구분을 위해 지형적 특성과 수문학적 특성을 나타내는 지역구분인자를 선정하였으며, 군집분석을 통해 동질지역 구분을 수행하였다. 구분된 동질지역에 대해 지역성장곡선을 추정하고 홍수지수모형을 통해 지점별 확률강우량을 산정하였다. 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 지점빈도해석 대비 증감률과 동질지역구분에 사용된 지역구분인자와의 상관성분석을 통해 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 영향을 주는 지역구분인자를 확인하였다.

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AWS 강우자료를 이용한 도시유역의 지역빈도해석 적용성에 관한 연구 (Regional Frequency Analysis for Urban Area Using AWS Rainfall Data)

  • 김수영;남우성;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.209-213
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    • 2007
  • 최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하고 있고, 특히 도시지역의 경우 산업화와 도시화로 인한 홍수량 및 첨두홍수량이 뚜렷하게 증가하고 있는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 기후변화와 도시화 등을 고려한 확률수문량의 재산정이 요구되고 있으며, 이를 위한 한 방법으로 지역빈도해석(regional frequency analysis)에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있으나 도시유역에 대한 지역빈도해석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도시지역에 대한 지역빈도해석의 적용성을 검토하기 위해 주요 도시유역을 분석대상으로 선정하고, 해당 도시유역 내의 AWS(Automatic Weather System) 자료를 수집한다. 대상지역의 AWS 자료를 구축한 후, 각각의 자료에 대해 대표적인 지역빈도해석 기법 중의 하나인 홍수지수법(Index Flood Method)을 적용하여 확률강우량을 산정하고 지점빈도해석 결과와 비교하여 도시유역에 대한 지역빈도해석의 적용성을 판단하고자 한다. 대상지역에 대한 홍수지수법의 적용결과를 살펴보면, 지점빈도해석에 의한 확률강우량보다 홍수지수법에 의해 산정된 확률강우량이 작게 추정되는 것으로 나타났다.

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인공신경망 군집분석을 이용한 지역빈도해석에 관한 연구 - 낙동강 유역을 중심으로 (A Study on the Regional Frequency Analysis Using the Artificial Neural Network Method - the Nakdong River Basin)

  • 안현준;김성훈;정진석;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.404-404
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    • 2017
  • 이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

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Bayesian Copula 기법을 활용한 이변량 가뭄 지역빈도해석 모델 개발 (A Development of Bivariate Drought Regional Frequency Analysis Model using Bayesian Copula)

  • 김진국;소병진;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.54-54
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    • 2019
  • 최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.

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비정상성 지역빈도해석 모형 개발 (Development of a nonstationary regional frequency analysis model)

  • 정민규;문장원;김윤성;박성수;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.433-433
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    • 2022
  • 수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

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정상성 및 비정상성 수문자료의 지역빈도해석 (Regional frequency analysis for stationary and nonstationary hydrological data)

  • 허준행;김한빈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권10호
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    • pp.657-669
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    • 2019
  • 수공구조물의 설계 시 빈도해석을 통해 수문자료의 통계적 특성을 고려하여 설계빈도에 대한 정확한 확률수문량을 산정하는 것은 매우 중요한 절차이다. 지역빈도해석은 대상 지점의 자료만을 이용하여 확률수문량을 산정하는 지점빈도해석과 달리 수문학적으로 동질한 것으로 판단되는 주변지점들의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 수행하므로 미계측 지점 또는 자료 보유년수가 짧은 지점에서 보다 정확한 확률수문량 산정이 가능하다. 본 총설논문에서는 이러한 지역빈도해석 기법을 수문자료의 특성에 따라 정상성 지역빈도해석과 비정상성 지역빈도해석으로 구분하고, 각 방법의 기본이론과 절차 및 관련 연구를 홍수지수법을 중심으로 상세히 설명하였으며 최신 연구동향을 정리하였다. "홍수량 산정 표준지침"의 개정을 통해 포함되는 정상성 지역빈도해석에 대해 언급하고, 비정상성 지역빈도해석과 관련한 향후 연구주제를 기술하며 논문을 마무리 한다.

L-모멘트법을 이용한 한강유역 일강우량자료의 지역빈도해석 (Frequency Analysis of Daily Rainfall in Han River Basin Based on Regional L-moments Algorithm)

  • 이동진;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제34권2호
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    • pp.119-130
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    • 2001
  • 본 연구에서는 한강유역의 1일, 2일, 3일 연최대강우자료를 대상으로 L-모멘트법을 이용한 지점 빈도해석과 지역 빈도해석을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 지역빈도해석을 실시하기 위하여 한강유역을 남한강, 북한강, 한강하류부 유역의 3개 소유역으로 분할하고, 각 유역에 대한 자료의 이산도 및 동질성을 검토하였으며, 각 소유역에 대하여 여러 분포형을 적용한 결과, 남한강유역과 한강하류부 유역은 lognormal 분포형, 북한강 유역은 gamma-3 분포형이 적정분포형으로 선정되었다. 지역빈도해석과 지점빈도해석을 통하여 선정된 확률분포형을 이용, Monte Carlo 모의를 수행하였으며, 재현기간에 따른 상대편의와 상대제곱근 오차를 산정하였다. 지역빈도해석과 지점빈도해석을 비교한 결과 상대제곱근오차에 있어서 지역빈도해석을 수행한 경우가 지점빈도해석에 비해 그 결과가 우수하였으며, 재현기간이 커질수록 그 차이는 현저하게 나타났다. 따라서, 한강유역의 강우량에 대해서 지역빈도해석 수행함이 지점빈도해석에 비해 우수하다는 결론을 얻게 되었다.

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지역빈도해석을 위한 모홍수지수모형의 적용 (Application of Population Index Flood Model for Regional Frequency Analysis)

  • 김한빈;주경원;김태림;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.299-299
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    • 2018
  • 지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.

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핵밀도 함수를 이용한 지역빈도해석의 적용에 관한 연구 (The Study on Application of Regional Frequency Analysis using Kernel Density Function)

  • 오태석;김종석;문영일;유승연
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권10호
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    • pp.891-904
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    • 2006
  • 합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.