• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1098-1102
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• 2004

본 연구에서는 수도권을 포함하는 한강하류부에서 가장 중요한 측수지점중 하나인 인도교지점의 연 최대 홍수량 자료에 내해서 빈도해석을 시행하였다. 자료를 3개의 자료(자료 I : $1918\~1940$, 자료 II: $1952\~2002$, 자료 III: 결측치를 제외한 $1918\~2002$)로 구분하였으며, 수문자료에 일반적으로 많이 사용하는 13가지 확률 분포형을 적용하여 매개변수를 추정한 뒤 적합성여부를 판정하였으며, 적합도 검정방법 및 도시적인 방법을 통하여 적정 확률분포형을 선정하였고, 채택된 분포형(gamma-3, GEV, Gumbel, Weibull-2)에 내하여 확률홍수량을 산정하였다. 또한, 위치도시공식(plotting position formula)과 역사적 홍수정보(historic information)를 이용한 빈도해석 결과와도 비교${\cdot}$분석하였다. 그 결과 확률분포형 가운데에는 GEV와 Gumbel 분포형이 인도교지점의 홍수빈도해석에 적합한 것으로 판단된다.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.115-119
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• 2008

강우빈도해석기법 중 지점빈도해석은 대상지점의 확률강우량을 추정하기 위한 방법으로, 이를 위해서는 특정 지속시간에 대해 구축된 강우자료가 필요하나 현실적으로 대상지점의 특정 지속시간에 대한 자료가 구축되어 있지 않거나, 휴전선 부근의 지역과 북한지역은 강우자료를 구축하기 어려우므로 인근 지점의 자료를 이용하여 빈도해석을 실시하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 특정 지속시간에 대한 연최대강우자료 추정의 정확성을 판단해 보았고, 강우의 스케일 성질을 이용하여 북한지역의 평강, 원산, 장전에서 특정 지속시간에 대한 연최대강우량을 추정하기 위해 세계기상통신시스템(GTS: Global Telecommunication System)을 통하여 자료를 수집한 북한지역 3개 지점에 대해 강우의 스케일 성질을 적용해 보았다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.10 s.171
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• pp.891-904
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• 2006

The estimation of the probability precipitation is essential for the design of hydrologic projects. The techniques to calculate the probability precipitation can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The regional frequency analysis includes index-flood technique and L-moment technique. In the regional frequency analysis, even if the rainfall data passed homogeneity, suitable distributions can be different at each point. However, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to parametric point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. Therefore, this paper applies kernel density function to precipitation data so that homogeneity is defined. In this paper, The data from 16 rainfall observatories were collected and managed by the Korea Meteorological Administration to achieve the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The point frequency analysis applies parametric technique and nonparametric technique, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.343-343
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• 2019

일반적으로 지역홍수빈도해석은 두가지 목적을 내포하고 있다. 첫 번째는 자료기간이 짧은 지점에 대하여 지역빈도해석을 통하여 보다 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 것이며, 두 번째는 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 것이다. 자료샘플의 확충을 통한 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 국내에서도 활발히 연구가 진행되었으나. 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 관측홍수량 자료 및 지점수의 부재로 미미한 실정이다. 또한, 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위해 지역홍수빈도분석을 수행할 수 있는 관측홍수량 자료가 확보되었을 경우라 하더라도, 공간적으로 추가적인 지점의 자료가 확보될 경우, 지역화 결과의 민감도에 대한 연구는 전혀 이루어지지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 상류유역의 22개 지점에 대한 모의홍수량 자료를 기반으로, 무작위로 분석지점을 선택하여 그에 따른 홍수빈도의 지역화 결과에 대한 변화를 고찰하고자 하였다. 이는 분석 유역의 지역홍수빈도분석을 수행하기에 적합한 홍수자료의 공간정보에 대한 의미를 정략적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.461-461
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• 2012

본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.4
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• pp.405-412
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• 2008

Rainfall quantiles were estimated by applying the FORGEX method. The circle network and two elliptical ones with the ratios of 1 to 1.5 and 1 to 2.0 were used and compared to find appropriate one for rainfall data. Annual maximum data were collected from 376 sites and standardized by the median. The networks were organized from the subject sites and then pooled and netmax data were collected from each network. Then, the growth curves and quantiles were estimated. When the subject site had small differences of quantiles from index flood method and at-site frequency analysis, those of the estimated quantiles from circle and elliptical networks were small. In contrast, the sites where the quantile differences are big have big differences of quantiles from circle and elliptical networks. The estimated quantiles from the elliptical network are more accurate than those from the circle network, because the ellipse network contains more sites in South Korea. Moreover, the ellipse with ratio of 1 to 2.0 shows closer quantiles to those from index flood method than one with ratio of 1 to 1.5. It is, therefore, found that the FORGEX method with 1 to 2.0 ellipse network is appropriate regional frequency analysis in South Korea.