• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.11-18
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• 2016

확률강우량은 수공구조물 설계와 도시방재를 위한 기준 등으로 활용되고 있어, 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 특히 소방방재청에서는 확률강우량으로 우리나라 시 군 단위로 지역방재성능목표를 설정하고 이에 대한 방재성능평가 및 방재성능목표 달성을 위한 개발계획 수립 시 활용하고 있다. 본 연구에서는 현재 시 군 단위로 설정되어 있는 목표 강우량을 구(區) 단위로 산정하고자 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 강우자료를 활용하여 지점빈도해석 및 지수홍수법을 이용한 지역빈도해석을 통해 지속시간 1시간, 2시간, 3시간 목표강우량을 산정하였다. 이는 서울지역의 지자체별 방재성능 평가 및 방재관련 업무에 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 방재성능목표 설정에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.10-18
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• 2022

연구목적: 인천지역 에너지 저장시설 폭우재해로 인한 침수분석의 원활한 수행을 위해 현장조사를 통한 탐문조사 및 목측 조사, 기 수립 보고서 및 도면 분석을 실시하였다. 현장조사를 통해 지금까지 파악되지 않은 관로 및 하천의 특성을 조사하였으며, 이를 토대로 침수분석을 위해 선정한 SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 연구방법: 재현기간 및 지속기간별 확률강우강도 산출에 따른 확률홍수량 분석을 통해 임계지속기간의 결정을 위해 빈도별 임의 지속기간에 대한 확률강우강도 산정이 필요하므로 국토해양부 연구 성과를 활용하였다. 연구결과:이를 토대로 빈도 및 지속기간별 확률강우량을 추출하여 침수분석을 통해서 임계지속기간을 결정하고, 방재성능목표에서 제시한 강우량을 적용하여 부지의 안전측 검토가 가능하도록 하였다. 결론: 해당 기지의 임계지속기간은 유역 경사가 매우 완만하여 30분으로 비교적 짧은 지속기간으로 나타났으며, 일반적으로 임계지속기간이 30분 이내의 경우 침수가 발생하더라도 침수규모는 크지 않는 특성이 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권2호통권25호
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• pp.13-24
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• 2007

본 연구에서는 우리나라 강우에 다변량 분석기법을 적용하여 대표확률분포형을 결정하고, 결정된 대표확률분포형으로부터 확률강우강도식을 유도하였다. 강우자료는 30년 이상의 연최대강우자료로서 12개의 지속기간(10분, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24시간)과 50개의 강우특성인자를 적용하였다. 확률분포형은 빈도해석에 널리 사용되는 14개 분포형을 사용하였으며, 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 주성분분석과 군집분석을 실시하였다. 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수는 없었으나, 수문학적 동질성이 인정되는 5개의 권역으로 구분하였다. 둘째, I, III, IV, V 권역은 GEV 분포, I I권역은 Gumbel 분포가 대표적정분포형으로 선정되었다. 셋째, 대표적정분포형에 의한 확률강우량은 기존 연구들과 차이가 발생하는 것을 알 수 있었다. 넷째, 대표적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 대표확률강우강도식을 유도하였다.

• 한국농공학회지
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• 제45권5호
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• pp.97-109
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• 2003

This study is mainly conducted to derive the design drought rainfall by the consecutive duration using probability weighted moments with rainfall in the regional drought frequency analysis. It is anticipated to suggest optimal design drought rainfall of hydraulic structures for the water requirement and drought frequency of occurrence for the safety of water utilization through this study. Preferentially, this study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data that can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. Five homogeneous regions in view of topographical and climatological aspects were accomplished by K-means clustering method. Using the L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test, generalized extreme value distribution was confirmed as the best fitting one among applied distributions. At-site and regional parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moments. Design drought rainfalls using L-moments following the consecutive duration were derived by the at-site and regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design drought rainfall derived by at-site and regional analysis in the observed an simulated data were computed and compared. In has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE. RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design drought rainfall. Consequently, optimal design drought rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.263-276
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• 2000

본 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형의 3가지로 분석하고, 최소자승법과 함께 시산법을 사용하여 통합형I과 통합형II의 형태로 결정하였다. 표준제곱근오차와 계산된 강우강도와 추정된 강우강도와의 차이를 분석하여 단기 강우 지속기간에 관한 통합형I의 확률강우강도식을 인천지방 강우강도공식으로 제안하였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.225-228
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• 2002

This research seeks to derive the design rainfalls through the L-moment with the test of homogeneity, independence and outlier of data on annual maximum daily rainfall in 38 Korean rainfall stations. To select the fit appropriate distribution of annual maximum daily rainfall data according to rainfall stations, applied were Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) probability distributions were applied. and their aptness was judged Dusing an L-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, the aptitude was judged of applied distributions such as GEV, GLO and GPA. The GEV and GLO distributions were selected as the appropriate distributions. Their parameters were estimated Targetingfrom the observed and simulated annual maximum daily rainfalls and using Monte Carlo techniques, the parameters of GEV and GLO selected as suitable distributions were estimated and. dDesign rainfallss were then derived, using the L-moment. Appropriate design rainfalls were suggested by doing a comparative analysis of design rainfall from the GEV and GLO distributions according to rainfall stations.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.141-153
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• 2009

우리나라에서 발생하는 호우의 발생원인은 태풍과 집중호우로 구분할 수 있다. 태풍은 비정기적으로 우리나라에 영향을 끼치며 막대한 강우를 유발시키며, 집중호우는 전선형 호우와 같은 장마와 지형성 호우인 국지성 호우를 의미한다. 태풍과 집중호우는 매년 우리나라에 극한강우를 발생시킴으로써 침수 등의 재해를 유발시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여, 집중호우로 인한 강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정하였다. 집중호우에 대한 평가는 돌발홍수와 같은 짧은 지속시간의 호우에 대한 분석에 활용할 수 있다. 확률강우량의 산정방법은 일반적인 매개변수적 지점빈도해석과 EST를 적용하였다. EST의 적용을 위하여 해수면온도 및 습윤지수와 같은 수문기상인자와 집중호우로 인한 연최대시간강수량과의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 우리나라의 집중호우로 인한 강우량은 해수면온도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, EST에 의해 산정된 확률강우량은 빈도해석한 확률강우량에 비하여 경기도 등의 우리나라의 서중부 지역에서 보다 큰 결과를 나타내었다. 따라서 우리나라의 서중부 지역에서는 집중호우로 인한 극한강우 발생에 대비해야 할 필요성이 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.25-36
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• 2004

This study was conducted to derive the design rainfall by the consecutive duration using the at-site frequency analysis. Using the errors, K-S tests and LH-moment ratios, Log Pearson type 3 (LP3) and Generalized Extreme Value (GEV) distributions of Gamma and Non-Gamma Family, respectively were identified as the optimal probability distributions among applied distributions. Parameters of GEV and LP3 distributions were estimated by the method of L and LH-moments and the Indirect method of moments respectively. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by at-site frequency analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE) and relative efficiency (RE) in RRMSE for the design rainfall derived by at-site analysis in the observed and simulated data were computed and compared. It has shown that at-site frequency analysis by GEV distribution using L-moments is confirmed as more reliable than that of GEV and LP3 distributions using LH-moments and Indirect method of moments in view of relative efficiency.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.367-377
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• 2010

본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.