• 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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• 2004.05b
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• pp.1052-1056
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• 2004

본 연구에서는 유역내 홍수량 실측지점의 연최대 홍수량 자료 계열을 빈도 분석하여 지표 홍수량 빈도 곡선을 작성하고, 연 평균 홍수량과 유역 특성 인자간의 상관관계식을 유도하여 미계측 지점의 연평균 홍수량에 상응하는 확률 홍수량을 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 대상유역은 홍수자료가 풍부하고 신뢰성 있는 한강유역으로 선정하였으며, 유역의 홍수량은 댐 건설로 인하여 댐 건설 이전의 홍수량에 비하여 줄어들기 때문에 실측 유량자료의 빈도해석을 통한 홍수량 산정시에는 댐과 같은 수공구조물 건설의 영향으로 유역의 조건이 변경됨에 따라 유량자료의 불연속이 발생하는 것을 고려하였다. 한강유역의 홍수빈도 분석시 최적 확률분포형은 Gumbel 분포형으로 채택되었으며, 비 확률홍수빈도곡선을 작성한 결과 유역면적가 단위홍수량 상관성은 0.83정도로 모두 상관성을 보였으며, 지점별 주요지형인자와 연평균홍수량은 높은 상관성을 보이고, 연평균홍수량과 주요지형인자간의 회귀분석을 동하여 산정된 홍수량과 기존 하천정비 기본계획에 수록되어 있는 계획홍수량을 비교검토 하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.5
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• pp.87-92
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• 2009

It has been considered only with the concerned regional damage costs whenever the restoration and flood control measures were established in Korea. If the relationship between regional flood frequency and damages is quantitatively analyzed, more resonable and reliable countermeasure for flood protection and restoration can be proposed. Historical data ('70~'07) about flood damage in Korea were utilized and analyzed to present such relationship using the point frequency analysis. Also, the quadrant analysis was employed to divide into 4 categories: high frequency-high damage, high frequency-low damage, low frequency-high damage, and low frequency-low damage. If the results from this study were utilized well in specific cities and counties in Korea, it would be helpful to establish the countermeasures and action plans for flood protection because it was possible to compare with the relationship between flood frequency and damage of each region. And it would be the fundamental data for estimating the effect of future flood protection plan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.274-274
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• 2016

일반적으로 수공구조물의 설계지점은 홍수량 자료가 없는 경우가 대부분이다. 이러한 미계측유역의 홍수빈도를 추정하기 위한 여러방법들 중 지수홍수법을 이용한 지역홍수빈도분석을 본 연구에서 수행하였다. 특히, 지수홍수법의 주요인자 중 하나인 평균홍수량의 지역화를 위한 방법으로 홍수량과 유역면적과의 관계가 멱함수 법칙(power law)을 따른다는 가정에 따른 경험관계를 도출하였다. 보다 세밀한 분석을 위해 대상유역 전체를 하나의 그룹, 공간 근접성에 따른 추가적인 세부적인 그룹으로 분류하여 각각의 결과를 분석하였다. 연구결과에 의하면, 미계측 지점의 홍수량 추정시에는 인근의 계측지역 즉, 직상하류 유역의 비유량의 관계를 사용하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 또한 미계측 유역에 대한 홍수빈도를 추론하기 위해서는 지역홍수빈도해석 자체도 중요하지만, 지역의 세밀한 구분과 그에 따른 지역화 경험관계 개발이 중요함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2249-2253
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• 2008

본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.104-104
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• 2023

최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1467-1471
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• 2009

홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지 요소로 구성되어 있다. 그러나 그동안 홍수의 규모와 크기를 판단하고 예측하기 위하여 수행되어 온 홍수빈도 해석에서는, 서로 상관되어있는 요소들 간의 관계를 고려하지 않은 채 주로 첨두홍수량 하나만을 가지고 단변량 빈도 해석을 수행하였다. 이와 같은 단변량 홍수빈도 해석은 특정 홍수의 특성을 종합적으로 표현하는 데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수빈도 해석에 있어 첨두홍수량뿐만 아닌 홍수용적까지도 함께 고려하였다. 소양강댐의 35개년 일유입량 자료를 대상으로 홍수사상을 각각의 강우량 자료와 연계하여 분리한 후 Gumbel 혼합모형을 적용하여 이변량 홍수빈도 해석을 수행함으로써 과거의 극한 홍수사상을 평가 분석하였다. 이변량 빈도해석을 수행하여 홍수사상 요소들 간의 결합분포, 결합 재현기간 등을 추정하였다. 단변량 홍수빈도 해석 결과와 비교함으로써 특정 홍수에 대한 홍수심도를 분석하는 등 극한 홍수사상 평가를 위한 이변량 홍수빈도 해석기법의 적용성에 관하여 검토하였다. 이러한 연구 결과는 기존의 제방 중심 치수사업의 대안으로 제시된 유역종합치수계획에서 선정된 다양한 홍수방어 시설들의 설계 및 운영, 치수효과 평가 등에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.174-178
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• 2010

일반적으로 설계홍수량은 강우빈도 해석으로 설계강우량을 결정하고 이를 유역유출모형에 적용하여 계산된 유출량을 정상류모의를 통하여 산정하게 된다. 이러한 기존의 설계홍수량 산정방법은 설계강우량 산정에 있어 임의성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 대상 하천 구간의 실측 수위자료를 사용하여 홍수량을 산정하는 방법을 제시하고자 한다. 분석대상 자료로서 남한강 여주지점의 실측 시유량을 선정하였으며 충주댐 완공 이후인 1988년부터 2007년까지의 기간을 대상으로 하였다. 빈도해석을 위한 분석 자료군을 연최대치 계열과 POT(Peaks Over Threshold) 계열의 두 가지 그룹으로 추출하여 홍수량을 추정하였다. 연최대치 계열 분석 결과 Weibull 분포를 적절한 분포형으로 선정하였으며 부분시계열 POT 빈도해석을 수집자료 전체와 기간을 전, 후 10년씩 나눈 세 그룹으로 나누어 수행하였다. 빈도별 확률홍수량 추정 결과 연최대치 계열을 사용한 결과가 부분시계열 POT 방법을 사용한 결과보다 크게 산정되었으며 자료 전체 기간에 대한 POT 빈도해석 결과보다 최근 10년간의 자료를 사용한 결과가 더 크게 나타나 홍수량의 증가 경향을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.402-402
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• 2017

수공구조물 설계 시, 설계홍수량 산정에는 실측 홍수량 자료를 활용한 홍수빈도해석이 필요하다. 그러나 홍수량 자료의 관측연한, 유역변화 등의 신뢰성 문제로 확률강우량을 활용한 빈도홍수량 간접추정방법이 표준화된 실정이다. 문제는 확률강우량 산정에 활용된 확률밀도함수와 그 매개변수에 따른 불확실성이 존재한다는 점이다. 특히 저빈도에서 고빈도로 갈수록 확률밀도함수의 불확실성은 크게 증가하여, 사실상 추정결과에 대한 물리적 의미를 부여하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 PMF를 물리적 상한선으로 설정하는 상한분포함수(Upper bounded distribution functions)를 적용하여, 실측 홍수량에 대한 홍수빈도해석 방법을 제안하고자 한다. 검정방법은 먼저, 임의 유역을 대상유역으로 선정하여 홍수빈도해석을 수행하고, 상한분포함수는 EV4, LN4, TDF를 적용한다. 최종적으로 빈도홍수량 간접추정방법과 비교 분석하여, 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구결과는 빈도홍수량 간접추정방법에 대한 비교 검토방법에 대한 적절한 대안이 없다는 측면에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 홍수량 자료 신뢰성이 확보되는 시점에서 지역홍수빈도 분석으로 확장할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.1
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• pp.81-90
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• 2001

A dynamic flood frequency analysis model was proposed for the frequency analysis in ungaged catchment and applied to 6 subbasins in Pyungchang River basin. As the dynamic flood frequency model requires precipitation, rainfall loss system, and runoff analysis, we adopt the rectangular pulse model, the SCS formula, and the geomorphoclimatic IUH(GcIUH) for the application. Input data for the analysis was borrowed from the results of the statistical flood frequency analysis using L-moment method for the same catchment, and then the return period was estimated using the model. This result was also compared with the return period estimated from the statistical analysis. By comparing with the results from two cases, we found the dynamic flood frequency analysis gave higher estimates than those from statistical analysis for the whole subbasins. However, the dynamic flood frequency analysis model has a potential to be used for determining the design flood for small hydraulic structure in ungaged catchment because it uses only physical parameters for flood frequency analysis. And this model can be easily applicable to other watersheds as the scale effect is negligible.