• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.318-322
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• 2004

This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. For the estimation of the regional design rain(all, classification of the climatologically and geographically homogeneous regions should be preceded preferentially The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned conditions for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Relative root mean square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using GEV distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.252-263
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• 2008

본 연구에서는 L-모멘트법에 의한 지역화 빈도분석에 따른 설계강우량 추정에 관한 연구를 수행하였다. 제주도와 울릉도의 강우관측소를 제외한 분석에 사용된 65개 강우관측소의 강우자료 수집과 선정된 강우관측지점의 강우자료의 지속시간, 즉 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 72시간 지속의 연최대치 계열을 구성하였다. 관측지점을 대상으로 Cluster분석을 실시한 결과 우리나라의 강우관측지점에 대한 합리적인 지역화로 5개의 지역으로 구분되었다. 지역화된 지역에 대한 지속기간별 극치강우자료의 적정분포모형 결정을 위한 6가지 분포모형의 적용하고 적용분포의 L-모멘트비를 산정하여 L-모멘트비도를 도시하고 K-S 검정에 의한 적정분포모형을 선정하였다. 선정된 적정분포는 GEV 분포이며 이 분포에 의해 강우관측치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. Monte Carlo 기법에 의해 모의발생된 강우량의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. 실측치 및 모의발생치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 비교분석을 위해 상대제곱근오차와 상대편의오차에 의해 분석한 결과 점빈도 분석에 의한 설계강우량보다 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 사용이 적정한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.315-324
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• 2003

하천유지유량 설정에 최소한의 기준이 되는 갈수량을 결정하기 위하여 하천유량 자료를 검토하고 확률갈수량을 추정하였다. 확률갈수량은 모수적 방법과 비모수적 방법을 사용하여 산정하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통하여 비교·분석하였다. 한강유역 13개 지점의 갈수량에 대한 빈도 해석을 실시한 결과, 유역 전체에 대한 확률분포 형은 3가지 분포형, 즉 2모수 gamma, 2모수 lognormal, 그리고 2모수 Weibull 분포가 한강 전지점의 주요 분포형으로 나타났다. 모집단과 같은 확률분포형의 상대편의와 상대평균제곱근오차가 가장 작게 나타났으며, 내삽범 위에서 비모수적 방법이 통계적 거동특성(상대편의와 상대평균제곱근오차)이 좋은 것으로 나타났다. RRMSE에 있어서 비모수적 방법중에서 PM 기법이 가장 작게 나타났으며, SJ 기법이 비모수적 방법 가운데 가장 크게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.130-130
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• 2022

기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권5호
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• pp.27-39
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• 2004

In the first part of this study, five homogeneous regions in view of topographical and geographically homogeneous aspects except Jeju and Ulreung islands in Korea were accomplished by K-means clustering method. A total of 57 rain gauges were used for the regional frequency analysis with minimum rainfall series for the consecutive durations. Generalized Extreme Value distribution was confirmed as an optimal one among applied distributions. Drought rainfalls following the return periods were estimated by at-site and regional frequency analysis using L-moments method. It was confirmed that the design drought rainfalls estimated by the regional frequency analysis were shown to be more appropriate than those by the at-site frequency analysis. In the second part of this study, LH-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov test on the Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) distributions were accomplished to get optimal probability distribution. Design drought rainfalls were estimated by both at-site and regional frequency analysis using LH-moments and GEV distribution, which was confirmed as an optimal one among applied distributions. Design rainfalls were estimated by at-site and regional frequency analysis using LH-moments, the observed and simulated data resulted from Monte Carlotechniques. Design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L1, L2, L3 and L4-moments (LH-moments) method have shown higher reliability than those of at-site frequency analysis in view of RRMSE (Relative Root-Mean-Square Error), RBIAS (Relative Bias) and RR (Relative Reduction) for the estimated design drought rainfalls. Relative efficiency were calculated for the judgment of relative merits and demerits for the design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments and L1, L2, L3 and L4-moments applied in the first report and second report of this study, respectively. Consequently, design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments were shown as more reliable than those using LH-moments. Finally, design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were derived by regional frequency analysis using L-moments, which was confirmed as a more reliable method through this study. Maps for the design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were accomplished by the method of inverse distance weight and Arc-View, which is one of GIS techniques.