본 연구에서는 워터 커튼용 노즐(Water curtian nozzle)의 액적 크기 분포(droplet size distribution)에 따라서 복사열을 감쇄하기 위한 광학 두께(optical depth)를 분석하였다. 액적 크기 분포를 측정하기 위해서 HELOS/VARIO 물 입자 측정 장치를 사용하였으며, Deirmenjian의 수정된 감마 분포 함수(modified gamma distribution function)를 적용하여 분사 특성을 정량화 하였다. 본 연구에서 사용한 워터 커튼용 노즐은 분포 상수(distribution constant) ${\alpha}=1$, ${\gamma}=5.2$의 값으로 나타났으며, 액적의 밀도 수(number density)를 고려한 분포 하중(droplet loading)과 액적 크기 분포 변화에 따라서 광학 두께에 관한 일반화된 관계식을 제시하였다. 본 연구 결과는 워터 커튼용 노즐의 설계 조건을 분석하기 위한 유용한 연구 자료가 될 것으로 사료된다.
Decision problem called an optimal release policies, after testing a software system in development phase and transfer it to the user, is studied. The applied model of release time exploited infinite non-homogeneous Poisson process. This infinite non-homogeneous Poisson process is a model which reflects the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. The failure life-cycle distribution used generalized gamma type distribution which has the efficient various property because of various shape and scale parameter. Thus, software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement becomes an optimal release policies. In a numerical example, after trend test applied and estimated the parameters using maximum likelihood estimation of inter-failure time data, estimated software optimal release time.
표준강수지수(Standardized precipitation index, SPI)는 가장 널리 사용되고 있는 가뭄지수로, 우리나라 뿐만 아니라 세계기상기구(World Meteorological Organization)에서도 추천하고 있는 대표적인 기상학적 가뭄 지수라고 할 수 있다. 현재 표준강수지수는 2변수 gamma 분포를 적용하여 강수 부족 상황을 지수화하여 나타내고 있는데, 일부 연구에서는 다른 확률분포형의 적용하기도 하였다(Guttman, 1999; Lloyd-Hughes and Saunders, 2002; Stagge et al., 2015). 우리나라에서는 유원희(2000)에 의해 Pearson type 3, 2변수 gamma, generalized logistic, GEV, 3변수 log-normal 분포에 따른 SPI 산정 결과를 비교한 연구가 수행되었는데, SPI 산정에는 분포형별 차이가 뚜렷하지 않다는 결론을 얻었다. 그러나 이때 금강유역 내 지점에 국한하여 적용하였고, 분포형별 적합도 검정을 수행하지 않고 SPI 산정결과만을 비교하여 우리나라에 일반적으로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 강우특성을 반영할 수 있도록 다양한 확률분포형을 고려하여 표준강수지수를 분석하고자 한다. 이를 위해 관측기간이 30년 이상인 기상관측소의 월단위 강우자료를 구축하고, 월단위 강우자료에 다양한 확률분포형을 적용하고자 한다. 이때 적용하는 확률분포형은 2변수 gamma, Gumbel, normal 분포이다. 적정 확률분포형 선정을 위해 적합도 검정을 수행하고자 한다. 또한 각 분포형별로 산정된 표준강수지수를 기존 표준강수지수와 비교검토하고자 한다.
일반화 감마분포 모형에서 지표모수(k)가 알려진 경우에는 백분위 수에 대한 정확한 추론이 가능하다. 이 방법은 정확한 결과를 제공하지만 복잡한식의 수치적 계산이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 계산상의 어려움을 극복함과 동시에 거의 대등한 정확도를 유지하는 근사신뢰구간을 구하였다. 또한, 로그정규모형에 대해서도 그 결과를 적용시켜 보았다.
본 연구에서는 대관령 지역에서의 광학우적계(PARSIVEL disdrometer) 강수관측으로부터 산출된 강수율에 따른 강수입자분포 자료를 바탕으로 기존의 강수입자분포 모형을 개선하였다. 선행 연구에서 제안한 다양한 강수입자분포 모형과 측정 자료와의 상관성을 분석한 결과, 대관령 지역에 적용 가능한 원형 모형은 개선된 ${\Gamma}$ 분포 모형임을 확인하였다. 원형 모형을 대관령 지역에 적용할 수 있도록, 민감도 실험을 통해 최적의 매개변수들(${\alpha}$, A, B)을 산정하였으며, 다섯 가지 강수율에 대한 강수입자분포 모형을 제안하였다. 강수율에 따른 강수입자분포 모형의 결과는 관측에서 측정된 값과 높은 상관성($R^2=0.975$)을 보였다. 강수율에 따라 표현되는 강수입자분포 모형을 일반화 형태로 개선하기 위해 강수율과 매개변수의 상관성을 도출하여 일반식을 결정하였다. 일반화된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포 측정 자료와 높은 상관성($R^2=0.953$)을 보였으며, 이는 본 연구에서 제안한 모형이 대관령 지역의 강수입자분포를 모의하는데 효과적임을 의미한다. 그러나 본 연구에서 제안된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포에만 최적화 되었다는 한계성이 있어, 따라서 한반도를 대표하는 모형을 개발하기 위해서는 다른 지역에 대한 광범위한 측정이 필요하다.
동해 중부에 위치한 속초항 연안에서 약 11년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 8.95 m 였으며 동해선풍에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고 구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.
동해 중북부에 위치한 대진항 북측 연안에서 7년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 6.59 m였으며 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.
최근 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.
일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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