• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.33 no.3
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• pp.256-272
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• 2017

Extreme rainfall has become more frequent over the Korean peninsula in recent years, causing serious damages. In a changing climate, traditional approaches based on historical records of rainfall and on the stationary assumption can be inadequate and lead to overestimate (or underestimate) the design rainfalls. A main objective of this study is to develop a stochastic disaggregation method of seasonal rainfall to hourly extreme rainfall, and offer a way to derive the nonstationary IDF curves. In this study, we propose a novel approach based on a Four-Parameter Beta (4P-beta) distribution to estimate the nonstationary IDF curves conditioned on the observed (or simulated) seasonal rainfall, which becomes the time-varying upper bound of the 4P beta distribution. Moreover, this study employed a Bayesian framework that provides a better way to take into account the uncertainty in the model parameters. The proposed model showed a comparable design rainfall to that of GEV distribution under the stationary assumption. As a nonstationary rainfall frequency model, the proposed model can effectively translate the seasonal variation into the sub-daily extreme rainfall.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.53.2-53.2
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• 2010

국내 홍수빈도해석 지침서 제공을 위한 기초 연구로서 미국 홍수빈도해석 지침서인 Bulletin 17B과 같이 국내 적합한 홍수빈도해석 기법을 제시하고자 하였다. 홍수빈도해석 지침서의 핵심은 확률분포형과 매개변수 추정법을 제시하는 것이며 이에 GEV(Generalized Extreme Value), GLO(Generalized Logistic) 분포, B-GLS(Bayesian Generalized Least Square) 기법을 대상으로 다양한 연구를 수행하였다. B-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS(B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 B-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다. 또한 수행된 연구의 내용을 공론화하는 노력이 계속된다면 공감대가 형성된 가이드라인을 제정되는데 일조를 하리라 확신한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.4 no.4
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• pp.250-260
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• 1992

Two methods for computing extreme sea levels, which are the extreme probability method and the joint probability method, are examined at five different ports (Incheon, Cheju, Yeosu, Pusan, Mukho). The extreme probability mothod estimates the extreme sea levels from three different probability papers of Gumbel, Weibull and generalized extreme value(GEV) using the least square method, conventional moment method and probability weighted moment method. respectively. The results showed that the extreme sea levels estimated by the Gumbel paper or the least square method appeared higher than those calculated by other papers or methods. The extreme values estimated by the extreme probability method are approximately 5-10 cm lower than the values by the joint probability method.

• Smart Structures and Systems
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• v.17 no.1
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• pp.135-147
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• 2016

This paper describes a smart structural system, which uses smart materials for real-time monitoring and active control of bolted-joints in steel structures. The goal of this research is to reduce the possibility of failure and the cost of maintenance of steel structures such as bridges, electricity pylons, steel lattice towers and so on. The concept of the smart structural system combines impedance based health monitoring techniques with a shape memory alloy (SMA) washer to restore the tension of the loosened bolt. The impedance-based structural health monitoring (SHM) techniques were used to detect loosened bolts in bolted-joints. By comparing electrical impedance signatures measured from a potentially damage structure with baseline data obtained from the pristine structure, the bolt loosening damage could be detected. An outlier analysis, using generalized extreme value (GEV) distribution, providing optimal decision boundaries, has been carried out for more systematic damage detection. Once the loosening damage was detected in the bolted joint, the external heater, which was bonded to the SMA washer, actuated the washer. Then, the heated SMA washer expanded axially and adjusted the bolt tension to restore the lost torque. Additionally, temperature variation due to the heater was compensated by applying the effective frequency shift (EFS) algorithm to improve the performance of the diagnostic results. An experimental study was conducted by integrating the piezoelectric material based structural health monitoring and the SMA-based active control function on a bolted joint, after which the performance of the smart 'self-monitoring and self-healing bolted joint system' was demonstrated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1580-1584
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래(1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 미래 동아시아와 한반도지역은 기온상승에 의해 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전 계절에 걸쳐 강수량이 증가하고 토양수분, 증발산도 증가할 것으로 전망되었다. 상세화된 일(daily)강수량 자료를 일반극치(general extreme value, GEV)분석을 활용하여 20세기 동안 한반도의 일최대강수량의 공간 분포를 분석하고 미래 강수의 일최대강수량 변화를 전망하였다. 20세기 (1971-2000)에는 남해안과 경기 내륙지방에서 일최대강수량의 빈도와 평균값이 나타났다. 21세기에는 일최대강수량의 평균은 현재보다 약 10 $mmday^{-1}$, 20년 빈도 강수량은 60 $mmday^{-1}$ 정도 증가할 것이고, 남해안과 서해안과 충청내륙일부지방, $39^{\circ}N$ 이북에서 뚜렷이 나타날 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.39-39
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• 2015

극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

• 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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• 2016.05a
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.537-537
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• 2015

In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.180-180
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• 2018

가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.