전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study proposes a laser based impedance measurement system and impedance based pipe corrosion and bolt-loosening monitoring techniques under temperature variations. For impedance measurement, the laser based impedance measurement system is optimized and adopted in this paper. First, a modulated laser beam is radiated to a photodiode, converting the laser beam into an electric signal. Then, the electric signal is applied to a MFC transducer attached on a target structure for ultrasonic excitation. The corresponding impedance signals are measured, re-converted into a laser beam, and radiated back to the other photodiode located in a data interrogator. The transmitted impedance signals are treated with an outlier analysis using generalized extreme value (GEV) statistics to reliably signal off structural damage. Validation of the proposed technique is carried out to detect corrosion and bolt-loosening in lab-scale carbon steel elbow pipes under varying temperatures. It has been demonstrated that the proposed technique has a potential to be used for structural health monitoring (SHM) of pipe structures.
극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.
본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN-III), 피어슨-III 분포(P-III), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거리(AWD), 그리고 $Z^{DIST}$ 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
가스관, 송유관 등의 배관구조물은 주요자원의 수송을 책임지는 핵심 지하시설물 중 하나이다. 이들은 사고 및 자연적인 노후화로 인해 국부적인 손상이 발생할 위험에 노출 되어있다. 하지만 대부분의 배관구조물은 지하의 좁은 공간에 복잡하게 연결되어있기 때문에 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는데 어려움이 있었다. 이러한 지금까지 관리방식의 한계점을 극복하기 위해 최근 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 온라인 방식의 상시적 구조물 건전성 평가방법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 전기-역학적 임피던스 기반의 실시간 배관 구조물 건전성 평가방법에 대하여 연구하였다. 배관 구조물에 발생하기 쉬운 볼트 풀림과 균열의 두 가지 국부손상을 가정하였고 압전효과를 가진 PZT와 MFC 센서를 이용하여 구조물의 상태에 따른 임피던스를 계측하여 손상탐색 실험을 수행하였다. 하나의 센서로 가진과 센싱을 동시에 수행할 수 있는 저비용 셀프센싱 기법을 사용하였고 배관 상태에 대한 객관적인 판단을 위해 손상지수인 RMSD 값을 사용하여 계측된 신호를 이용하여 손상의 정도를 정량화 시켰다. 손상여부의 판단을 위해 일반 극치 분포를 이용하여 최적화된 통계적인 정상상태의 임계값을 설정하였다. 위와 같은 실험적 연구과정을 통해 제안된 실시간 배관 구조물 건전성 평가 방법의 타당성과 효율성을 확인해 보았다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
속초 연안에서 관측한 장기간의 파랑자료를 이용하여 다양한 파랑환경 특성을 분석하였다. 파랑환경 분석 결과 발견된 대표적인 특성은 다음과 같다. 파고 및 주기의 평균에 대한 변동계수는 각각 0.11, 0.02 정도로 주기 평균의 변동계수가 매우 낮은 것으로 파악되었다. 또한 변동주기 성분분석결과 1년 주기성분이 우세하였으며, 변동 범위는 0.24 m, 주기는 0.56초로 파악되었다. 계절 변동범위도 연간 변동범위보다 약 2배 정도 크다. 한편 파고 및 주기자료의 확률밀도함수를 추정한 결과, 단주기파의 파고 및 주기는 대수정규분포와 GEV 분포함수와 유사하며, 장 주기파의 경우, 파고는 대수정규분포, 주기는 GEV 분포함수와 유사하지만, KS 검정결과는 모두 기각으로 판정되었다. 파고 및 주기자료는 AR(3) 모형으로 추정된다. 파랑 강도를 분석한 결과는 연속 지속시간의 평균 및 최대지 속시간은 파고의 멱함수(power function) 함수로 감소하였으며, 전체 지속시간은 지수함수 형태로 감소하는 양상을 보였다. 또한 속초연안 환경은 전형적인 파랑 우세환경으로 파악되었다.
수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
Gust factor is an important parameter for the conversion between peak gust wind and mean wind speed used for the structural design and wind-related hazard mitigation. The gust factor of typhoon wind is observed to show a significant dispersion and some differences with large-scale weather systems, e.g., monsoons and extratropical cyclones. In this study, insitu measurement data captured by 13 meteorological towers during a strong typhoon Morakot are collected to investigate the statistical characteristics, height and wind speed dependency of the gust factor. Onshore off-sea and off-land winds are comparatively studied, respectively to characterize the underlying terrain effects on the gust factor. The theoretical method of peak factor based on Gaussian assumption is then introduced to compare the gust factor profiles observed in this study and given in some building codes and standards. The results show that the probability distributions of gust factor for both off-sea winds and off-land winds can be well described using the generalized extreme value (GEV) distribution model. Compared with the off-land winds, the off-sea gust factors are relatively smaller, and the probability distribution is more leptokurtic with longer tails. With the increase of height, especially for off-sea winds, the probability distributions of gust factor are more peaked and right-tailed. The scatters of gust factor decrease with the mean wind speed and height. AS/NZ's suggestions are nearly parallel with the measured gust factor profiles below 80m, while the fitting curve of off-sea data below 120m is more similar to AIJ, ASCE and EU.
본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, $Q=A(h-B)^C$로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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