• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.42 no.8
• /
• pp.607-617
• /
• 2009

Radar beam blocking which is partially or entirely interrupted by obstacles like a mountain causes underestimation of the rainfall. In this paper, partially blocked radar reflectivity is retrieved using the ARM(Accumulated Reflectivity Map). ARM is made by accumulation of the radar reflectivity and very useful product to analyze the beam blockage. The blockage correcting map could be obtained by assuming the spatially uniform reflectivity field in the ARM. This method is applied to the cases of typhoon and Changma, and we obtain the MFE(Mean Fractional Error) from two radar data, the one is objective radar data which is affected by blockage and the other is comparative radar data which is not affected by blockage. Before blocking correction, MFE is 20-35%. However, after correction, MFE decreases to 7-10%.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.1547-1555
• /
• 2016

The variability of exchange rate influences on the various aspect, especially economics, social phenomenon, industry, and culture of the country. In this article, time series model that won/yen exchange rate can be explained by won/dollar exchange rate has been studied. Daily exchange rate data have been used from January 1, 1999 to December 31, 2015. The daily data divided into two period based on the world financial crisis, September 13, 2008. The first period was January 1, 1999 through September 12, 2008 and the second period was October 1, 2008 through December 31, 2015. The AR+IGARCH (1, 1) model has been used for analyzing the variability of exchange rate. In both first period and second period, the estimation of won/yen exchange rate are somewhat underestimated compared with the actual value.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.31 no.7
• /
• pp.827-838
• /
• 2010

The purpose of this study is to identify the conceptions of elementary school teachers regarding the variation scale about astronomical distance and its accuracy with distance increased. The astronomical distance questionnaire was administered to 69 elementary school teachers, then; three teachers were selected to interview about their conceptions. Results showed that many elementary school teachers overestimated the distance from the Earth to the Moon and to the Sun, and dramatically underestimated the distances to the nearest star and to the nearest galaxy. They inferred astronomical distance with the use of both intuitive (psychological) measure and theoretical (calculative) measure. They well recited the terminology such as AU and a light-year, yet they did not show a good understanding of what the terms exactly means. Some teachers thought that the distance to Neptune is farther than the distance from Earth to the nearest star. There was a considerable variability in the participants' estimates of astronomical distances. Elementary school teachers showed a tendency to overestimate the distance as it gradually increases to the outer solar system.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.67-75
• /
• 1990

Performances of a total of 6 selected sediment transport formulas including Engelund & Hansen(EH)'s, Ackers & White(AW)'s, Yang(YN)'s, Brownlie(BR)'s, Karim & Kennedy (KK)'s, and Rijn(RJ)'s ones, which have been known to be relatively reliable, were tested using the 1,399 measured sediment discharge data points of the 20 rivers selected from Brownlie's compendium of sediment discharge. The calculated results were plotted with the input parameters such as the unit discharge, mean velocity, flow depth, energy slope, and median diameter respectively, and trend of each formula's performance was analyzed. These analyses revealed that, in general, EH's and RJ's formulas are more reliable, BR's, AW's, and KK's ones are moderately reliable, and YN's one is less reliable. AW's formula drastically overestimates sediment discharge for fine sediment(D<0.15mm), and YN's one under-estimates sediment discharge for streams with large water discharge(q>5 cms/m).

• Water for future
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.205-216
• /
• 1995

Existing equations for dispersion coefficient are analyzed in depth to select proper dispersion coefficient which can represent dispersion characteristics of natural streams. Several equations are tested with measured data which were collected in 26 streams in the United States. Findings of this study are as follows. Elder's equation should not be used to estimate dispersion coefficient of the one-dimensional dispersion model because it underestimates significantly. McQuivey and Keefer's equation is overestimating, whereas Magazine et al.'s equation is underestimating. However, Iwasa and Aya's equation predicts relatively well. Fischer's equation is generally overestimating. Liu's equation predicts quite well. The performance of Liu's equation is the best of all especially in terms of accuracy. However, Liu's equation is generally overestimating in case of large river because the square of channel width is included in the equation. Therefore, it is recommended not to use Liu's equation in case of large rivers, especially rivers of which channel width is larger than 200m.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.773-784
• /
• 2014

This study evaluated the applicability of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) rainfall generation model for modeling extreme rainfalls and floods in Korean Peninsula. Firstly, using the ISPSO (Isolated Species Particle Swarm Optimization) method, the parameters of the MBLRP model were estimated at the 61 ASOS (Automatic Surface Observation System) rain gauges located across Korean Peninsula. Then, the synthetic rainfall time series with the length of 100 years were generated using the MBLRP model for each of the rain gauges. Finally, design rainfalls and design floods with various recurrence intervals were estimated based on the generated synthetic rainfall time series, which were compared to the values based on the observed rainfall time series. The results of the comparison indicate that the design rainfalls based on the synthetic rainfall time series were smaller than the ones based on the observation by 20% to 42%. The amount of underestimation increased with the increase of return period. In case of the design floods, the degree of underestimation was 31% to 50%, which increases along with the return period of flood and the curve number of basin.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.899-910
• /
• 2016

Asymptotic tests are often not suitable for the analysis of sparse ordered contingency tables as asymptotic p-values may either overestimate or underestimate the true pvalues. In this pater, we describe permutation procedures in which we compute exact or resampling p-values for a weighted specific-category agreement in ordered $k{\times}k$ contingency tables. We use the weighted specific-category kappa proposed by $Kv{\dot{a}}lseth$ to measure the extent to which two independent raters agree on the specific categories. We carried out comparison studies between exact p-values, resampling p-values and asymptotic p-values using $3{\times}3$ contingency data (real and artificial data sets) and $4{\times}4$ artificial contingency data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.88-88
• /
• 2011

수자원에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 기본적으로 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로서 이용된다. 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되는 것이 일반적이며 우리가 목표로 하는 장기간의 일강수량자료의 획득이 어렵기 때문에 단기간의 일강수량자료를 장기 모의하여 이용하게 된다. 일강수량을 모의하는데 있어서 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이며, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 발생하는 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원 계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는 데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단되며, 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.116-116
• /
• 2023

대규모 댐과 같은 수공구조물의 파괴시 상당한 피해가 발생하므로 구조물설계시 가능최대강수량(PMP) 기준이 적용된다. 포락선 방법은 가장 극심했던 강우량의 포락선을 작성하여 PMP를 산정하는 방법으로 기상 및 강수량자료가 부족시 PMP 추정이 어려운 경우에 사용한다. 포락선의 근사식은 지속시간의 거듭제곱인 멱함수 형태로 나타내며, 우리나라의 경우 1일을 전후로 계수와 차수가 다른 식을 사용한다. 이러한 근사식은 우리나라의 이상홍수 발생빈도 및 규모가 커짐에 따라 검토될 필요성이 있다. 또한, PMP 산정시 활용하는 제한된 수의 지상관측자료는 시공간적 변동성을 완전히 포착할 수 없어 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더 자료를 기반으로 우리나라 전역의 최대 강우깊이-지속시간 관계를 분석 및 새로운 PMP 포락선을 제시한다. 활용한 레이더는 CMAX(Column Maximum)로 2009~2018년간 10분 단위자료를 수집하였다. 레이더 자료와 비교하기 위하여 지상관측자료 AWS를 함께 수집하였다. AWS는 1997~2022년간 1분 단위자료로 우리나라 전역의 547개 지점관측자료를 활용하였다. 레이더자료는 Z-R 관계식으로 변환하여 가외치(outlier)를 제거 및 보정하였다. 그 후, 정규 크리깅기법으로 생성한 지상관측 강우장과 병합하는 CM(Conditional Merging)기법을 적용하였다. 우리나라 최대 강우깊이-지속시간 관계를 산정한 결과, 기존 포락선의 값이 낮게 산정되었음을 확인하였다. 이는 기후변화 등에 따라 최근 극한 호우가 발생한 것으로 판단된다. 또한, 실제 근사식은 멱함수 거동에서 벗어난 형태로 나타났고, 지점관측자료가 기상레이더 값보다 과소추정되는 경향을 확인하였다. 특히 같은 기간에서 확인하였을 때, 강우지속시간이 짧을수록 AWS값과 레이더자료의 강수량이 2배 정도 차이를 보여 지점관측소가 없는 지역의 국지성 호우 존재를 확인할 수 있었다. 추후, 미래에 더 긴 레이더 시계열을 사용한다면, 더욱 신뢰성 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.309-309
• /
• 2022

특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.