• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.309-314
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• 2016

본 연구에서는 확률강우량 산정을 위한 빈도해석 시 보다 타당하고, 신뢰도 높은 강우자료를 선정하여 수공구조물 설계 및 재난방재계획에 합리적인 기준을 제시하고자 이상치 적용에 따른 확률강우량을 산정 비교하였다. 이상치검정의 비교를 위하여 Grubbs and Beck 방법과 미국 수자원평의회 방법을 적용하였으며, 적용결과에 따라 강우자료를 조정하여 확률강우량을 산정 비교하여 타당성을 검토하였다. 본 연구의 수행으로 이상치검정에 따라 강우자료 년수에 변화가 있었으며, 기존의 방법과 확률강우량을 비교하였을 때, 증감이 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.529-529
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• 2015

기후변화에 따른 자연재해로 인한 인적, 물적 피해가 매년 증가하고 있으며 기후변동에 관한 정부간 협의체 IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 보고서에서도 기후변화의 양상이 향후 지속 될 것이라고 전망하고 있다. 이러한 기후변화가 야기하는 부정적인 영향을 저감하기 위해 기후변화 대응을 위한 연구가 세계 곳곳에서 이루어지고 있으며 본 연구에서는 한반도에 적합한 비정상성 빈도해석을 수행하기 위하여 베이지안 기법을 이용하여 산정된 확률강우량과 전지구적 기후변화 시나리오 RCP(2.6, 4,5, 6.0, 8.5)의 다운스케일을 통하여 산정된 확률강우량의 최적 블랜딩을 통하여 비정상성 확률강우량을 산정하였다. 낙동강유역의 1973-2013년 시강우 자료를 이용한 정상성 대비 증감률은 다음과 같다(Table 1).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.205-205
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• 2023

지역 빈도 분석과 점 빈도 분석은 하천 기본계획 및 수공 구조물의 설계에 있어 재현기간 별 확률강우량을 산정하기 위한 방법이다. 점 빈도 분석은 자료의 수가 부족하여 높은 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하기에 어려운 점이 있다. 2019년도부터 사용되고 있는 지역빈도분석 방법은 이러한 점을 보완해주고 있다. 지역빈도분석을 수행하기 위해서는 지역의 동질성을 확인하는 과정이 가장 중요한 과정이다. 이러한 동질성을 판단하기 위하여 K-means등의 군집분석과 L-moment 법 등을 사용하고 있다. 이러한 차이점으로 인해 두 방법 간의 정확성은 비교가 어려우나 서로 간의 장점, 단점과 결과 간의 차이를 기반으로 산간지역이 많은 강원도와 같은 지역에 대한 확률강우량 산정의 적절한 방법을 판단해보고자 본 연구를 진행하였다. 지역 빈도 분석은 강원도에 위치한 48개 관측소의 강우 자료 수집 후 고도, 위치, 지속시간 별 강우량을 변수로 지정하고 K-means 분석을 통해 6개의 군집으로 구분하여 수행되었다. 이질성 척도는 관측 자료와 500번의 모의 수행을 통해 결정하였다. 이후 분석된 군집이 동질한 경우 확률분포형에 적합시켜 확률강우량을 산정하였다. 점 빈도 분석은 지역 빈도 분석에서 결정된 군집에서의 최대 강우량과 최소 강우량 관측소의 자료를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 점빈도분석과 지역빈도분석의 결과를 비교하였으며, 두 가지 분석 방법에 따른 차이의 발생원인 및 특성을 결론으로 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.104-104
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• 2012

최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.319-319
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• 2018

최근 전 세계적으로 극한수문사상의 증가로 인한 피해의 규모와 빈도가 잦아지고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)5차 보고서에 따르면 우리나라는 모든 시나리오 하에서 평균 강수량이 증가하는 지역으로 분류되었다. 특히 강우와 태풍피해가 잦은 7월에서 9월의 강우량이 급격히 증가하는 것으로 나타나며 이는 현재보다 극한수문사상이 더욱 빈번하게 일어날 것이라 예상할 수 있다. 하지만 기존의 매개변수 추정방법은 이상치 산정기준을 넘어서는 극치를 제외하고 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 매개변수 추정방법 보다 극한값에 강건한 MDPDE(minimum density power divergence estimator)를 이용한 매개변수 추정을 사용하여 우리나라 60개 강우관측소의 과거 강우관측자료에 대한 최적조율모수에 대한 빈도별 확률강우량을 추정하여 기존의 방법으로 산정한 확률강우량과 비교하였다. 이상치로 분류할 수 있는 극한수문사상이 발생한 우리나라 31개소에 대하여 MDPDE의 적용성을 검토한 결과 기존의 매개변수 추정방법에 비해 이상치를 포함한 100년 빈도 확률강우량이 약13.3% 감소하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.315-315
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• 2021

저영향개발은 녹색 기반시설을 이용한 침투, 여과, 저류, 지체 등의 효과를 달성하는 구조적 방식과 집중된 우수 배제 방식을 분산시키는 비구조적 방식이 있다. 국내에서는 저영향개발을 주로 시범사업 수준에서 침투트렌치, 식생수로, 투수성 포장과 같은 일부의 요소기술만 적용하고 있는 실정으로, 비구조적 방법을 이용한 분산식 우수배제 방식을 도입한 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 PCSWMM을 이용하여 송산 그린시티 개발 사업에 기존의 집중형 우수 배제 방식과 비구조적 방식을 포함한 저영향개발을 각각 도입하여 홍수 및 침수 저감 효과를 검토하였다. 본 연구에서는 송산 그린시티에 저영향개발 기법을 고려하면서 기존 4개의 주 수로에 2개의 소규모 수로를 추가적으로 고려하였다. 또한, 우수관거는 연장이 길어짐에 따라 관거의 규모가 커지므로 유역 유출부에 인접한 지역은 직접 우수 배제가 되도록 하였고, 우수의 배제 방향을 분산시킴으로써 관거의 규모가 비대해지지 않도록 하였다. 홍수 및 침수 저감 효과는 50년 빈도 확률 강우량과 100년 빈도 확률강우량을 적용하여 검토하였다. 그 결과, 적용된 집중형 우수 배제 방식의 경우에는 50년 빈도 확률강우량 조건에서 48 ha, 100년 빈도 확률강우량에서는 81 ha가 침수되는 것으로 모의가 되었다. 반면, 분산형 우수배제 방식을 포함한 저영향개발을 반영할 경우, 50년 빈도 확률강우량에서 6 ha, 100년 빈도 확률강우량 조건에서는 18 ha가 침수되는 것으로 모의가 되었다. 즉, 분산형 빗물관리를 계획함에 따라 홍수 저감의 효과가 나타나는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.288-291
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• 2010

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.5
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• pp.569-580
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• 2000

To account for the influence of heavy storm in Korea by climate change like global warming, the frequency analyses for annual maximum rainfall sequence in 12 rainfall gauge stations are carried out. In order to analyze the temporal change, the rainfall quantile of each station is estimated by the 30-yr data period being moved from 1954 to 1998 with 1-yr lag. Through the analysis for l00-yr rainfall quantile it has been shown that the recent heavy storms increase comparing with storms in the past. From the additional estimating of the rainfall quantile of each station by the 30-yr data period being cumulated from 1954 to 1998 with 1-yr, the change of the probable rainfall by including the heavy storm duration is realized. When the hydraulic structures are determined, it is important to select the data size and necessary to reestimate the flood prevention capacity in existing river systems.ystems.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.143-151
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• 2009

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.846-851
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• 2006

본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하여 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분${\sim}$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov -Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 Ⅰ 및 Ⅱ 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 Ⅰ을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.