• 한국수자원학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.301-311
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• 2005

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 1986년과 1999년 Landsat TM 영상을 사용하여 최우도법에 의해 토지피복도를 작성하였으며, 토지이용의 변화에 따른 하천유출량의 정량적 변화를 모의하기 위해서는 격자기반의 분포형 강우유출모형인 KIMSTORM모형(김성준 등, 1998)을 사용하였다. 1998년에서 2003년까지 총 7개의 강우사상을 선정하여 평택과 공도 두 지점에 대하여 모형을 보정 및 검정하였다. 1986년을 기준으로 1999년에 대한 하천유출량 변화는 유역내 $4.8\%$의 산림면적과 $4.0\%$의 논면적이 감소한 상태에서, 160.5mm의 강우조건에서 평택수위관측소 지점의 첨듀유출량이 $30.3\%$, 총유출량은 $9.3\%$ 증가한 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.482-490
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• 2008

연안 및 항만구조물의 설계에서 최극 고조위는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 최극 고조위의 분포정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 국립해양조사원에서 제시한 한국연안 주요 23개 검조소의 최극조위자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Generalized Extreme Value, Gumbel 그리고 Weibull 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법 등 3가지방법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $X^2$ 및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 23개 검조소의 최극 고조위는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간별 최극 고조위 정보를 제시하였다. 심 등(1992)이 제시한 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대한 극치해면값은 본 논문에서 산정한 결과에 비하여 작게 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.245-251
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• 2005

연안 및 항만시설물의 설계에서 심해 설계파 및 풍속은 매우 중요한 설계 파라메타이다. 특히, 최근 부각되고 있는 방재공학 측면에서 이러한 정보에 대한 분석단계는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 완도관측소의 기상연보에서 제시한 1978년부터 2003년까지의 풍속자료와 한국해양연구원 파랑정보시스템에서 제공하는 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Weibull, Gumbel, Log-Pearson Type-III, Normal, Lognormal, Gamma 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률 가중 모멘트법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적함성은 5${\%}$의 유의수준 즉, 95${\%}$신뢰도 수준으로 $x^{2}$및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 한국 남서연안의 심해 설계파고는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으나, 본 연구의 대상영역에 적합한 모형은 각각의 극치자료에 따라 선정된 확률분포에 의해 다르게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.13-24
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• 2013

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권5호
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• pp.331-343
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• 2015

비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이 중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모매개변수의 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 모형의 규모매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형의 규모매개변수를 지수함수, 선형, 로그 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였고 규모매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였으며, 실제 자료에 대한 적용으로 자료기간 30년 이상을 보유하면서 경향성을 가지는 강우량 자료들을 대상으로 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, 지수함수 형태를 가정한 규모매개변수를 가지는 비정상성 Gumbel 모형이 가장 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.395-404
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• 2018

본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.609-621
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• 2003

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 WMS HEC-1모형을 사용하였고, 격자크기 200$\times$200m DEM과 1:50,000토양도로부터의 수문학적 토양군을 이용하였다. 1986, 1990, 1994, 1999년 Landsat TM 영상을 최우도법에 의해 피복분류를 실시한 결과, 이 기간동안 유역내에 산림과 논은 지속적으로 감소하여 왔고, 도시/주거지 면적은 꾸준하게 증가한 것으로 분석되었다. 1998년에서 2001년까지 5개의 강우사상을 선정하여 평택과 공도 두 지점에 대하여 모형을 보정하였다. 4개년의 유역평균 CN값은 61.7-62.3의 범위를 보였다. 본 연구에서는 특정토지 이용의 면적변화가 하천유출에 미치는 영향을 파악하기 위하여 특정토지이용을 제외한 타 토지이용의 CN을 대표 CN으로 변환하는 간단한 방법을 제안하였다. 논, 산림, 도시/주거지의 동일면적변화에 대하여 논, 산림, 도시/주거지의 순으로 유역평균 CN값에 영향을 주었다.

• 심성연구
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• 제33권1호
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• pp.61-80
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• 2018

본 연구는 그레이-휠라이트 검사의 문항들이 융의 유형론의 개념을 잘 반영하는지 알아보고 그 결과를 바탕으로 개선된 단축형 그레이-휠라이트 검사를 만든 것이다. 총 431명의 사람들이 연구에 참여하여 그레이-휠라이트 검사를 실시하였고 최우도법(Maximum likelihood)과 Varimax 회전법을 이용한 요인분석을 통해 그 결과를 분석하였다. 그레이-휠라이트의 81개 문항들을 요인분석에서 추출한 요인으로 분류하고 분류된 요인들이 융의 유형 척도와 일치하는지를 살펴보았다. 요인들과 일치하지 않거나 주요 요인에 포함되지 않은 문항들을 제외하고 남은 45개의 문항들로 단축형 그레이-휠라이트 검사를 제작하였다. 급내상관계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 검사-재검사 신뢰도와 Cronbach's α 계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 내적일치도는 원 그레이-휠라이트 검사의 결과와 대등한 수준이었다. 급내상관계수와 Cohen's weighted kappa로 각각 평가한 단축형 검사와 원 검사의 일치도 역시 매우 높았다. 단축형 그레이-휠라이트 검사는 적은 수의 문항으로 검사에 소요되는 시간과 노력을 줄이면서도 융의 유형론에 기반한 성격 유형을 잘 측정하고 있어 향후 임상에서 단축형 그레이-휠라이트 검사의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.827-837
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• 2012

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.143-159
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• 2017

지진하중으로 초래되는 지하터널 구조물의 손상에 대한 위험도를 예측하기 위해 이 논문에서 확률론적 취약도 평가절차를 개발하였다. 특히 지진취약도 평가에 필수 요소인 취약도곡선의 유도를 위하여 단순화된 방법론을 정립하는 데 중점을 두었다. 지반-구조물상호작용(SSI) 효과를 고려한 구조물의 동적응답거동을 추정하기 위해서 지중구조물에 대한 지반응답가속도법(GRAMBS)을 제안기법에 적용하였다. 또한, 푸시오버 해석을 통해 터널의 손상상태를 정의하고 라틴하이퍼큐브 샘플링(LHS) 기법을 사용하여 설계변수와 관련된 불확실성을 고려하였다. 적용된 기법의 개념을 보다 상세하게 설명하기 위하여 설계스펙트럼을 만족하도록 생성된 다수의 인공지진운동에 대해 수치해석을 수행하고 취약도곡선을 개발하였다. 두 매개변수 대수정규분포 함수로 지진 취약도곡선을 표현하는데, 여기서 두 매개변수인 중앙값과 대수표준편차는 최우추정(MLE)법을 사용하여 산정하였다.