• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.122-122
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• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.369-370
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• 2012

일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.363-363
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• 2021

수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.393-393
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• 2011

최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.6 s.167
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• pp.495-502
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• 2006

The importance of the bandwidth selection has been more emphasized than the kernel function selection for nonparametric frequency analysis since the interpolation is more reliable than the extrapolation method. However, when the extrapolation method is being applied(i.e. recurrence interval more than the length of data or extreme probabilities such as $200{\sim}500$ years), the selection of the kernel function is as important as the selection of the bandwidth. So far, the existing kernel functions have difficulties for extreme value estimations because the values extrapolated by kernel functions are either too small or too big. This paper suggests a Modified Cauchy kernel function that is suitable for both interpolation and extrapolation as an improvement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1137-1141
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• 2004

본 연구에서는 Probability Weighted Moments의 새로운 선형조합기법인 LQ-moments를 이용하여 GEV 분포의 매개변수를 추정하고 L, LH, LQ-moments를 사용하여 뉴욕주의 Donnattsburg에 위치한 Independence River의 홍수량을 빈도 해석하였다. LH, LQ-moments가 제시된 근본적인 이유는 L-moments가 극치값에 내해 지나치게 민감한 단점을 보완하기 위해서인데, 이번 연구의 결과에 의하면 오히려 LH, LQ-moments가 극치값에 대해 민감하게 반응하여 부정확한 결과가 도출되었다. 그러므로 항상 LH, LQ-moments가 L-moments의 대안이 될 수 있는 것은 아님을 알게 되었다. 그리고 수학적 유도에서 L, LH, LQ-moments는 좀더 쉽고 간편한 메개변수 추정을 위해 Probability Weighted Moments의 선형조합을 통해 고안되었다는 공통점을 가지고 있지만, 이 점을 제외한 나머지 부분의 수식 유도에서는 서로 많은 차이가 있어서 지역적인 특성과 확률분포형의 특성을 고려하여 L, LH, LQ-moments 중에서 선별 사용해야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.360-360
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• 2011

우리나라의 극치강수량 발생 특성은 6~8월 사이에 몬순시스템에 의해 영향을 많이 받는다. 이러한 동아시아 몬순시스템은 대규모 기상학적 거동으로서 우리나라의 국지적 강수발생 특성과 매우 큰 연관성을 가지고 있다. 우리나라의 극치강수량 발생 시에 나타나는 기상학적 특징을 진단하는 과정은 수문 기상학적으로 극치강수량을 예측할 수 있는 기본 토대를 제공할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우리나라에 발생한 극치강수량을 순위별로 추출하고 각 순위별로 극치강수량 발생시점을 중심으로 5일 이전의 기상변량을 NOAA 재해석(reanalysis) 자료로부터 추출하고 이를 합성시켜 기상특성을 평가하였다. 극치강수량의 기상학적 거동을 평가하기 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 기상변량으로는 Sea Level Pressure, Wind Vector, Geopotential Height 등을 추출한다. 둘째, 이들 기상자료로부터 대규모 강우장만을 추출하기 위해서 기준값(threshold)을 가지고 특정량 이상의 Storm Track만을 추출한다. 셋째, 이들 Storm Track들을 분류하여 범주화 시킨다. 넷째, 범주화된 Storm Track 별로 강수량 분포, 강수지속시간 등에 대한 확률 분포를 유도한다. 또한 이들 Storm Track에 패턴인식 기법을 적용하여 Storm Track의 이동경로를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2003.08a
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• pp.359-362
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• 2003

심해 설계파를 추정하는 과정은 일반적으로 극치분포함수에 의한 방법에 의존한다. 극치분포함수를 이용하여 재현기간별 극값을 추출하는 방법은 가용한 자료를 일정기간(보통 1년)으로 구분하고, 구분된 기간에서의 최대값(또는 최소값)을 추출하고, 추출된 자료로부터 적합한 분포를 추정하는 과정으로 분류할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1434-1438
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• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관계용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 그러나 지금까지의 수문 자료의 계절성 평가는 주로 이수과점에서 이루어지고 있으며 치수관점에서 극치수문량의 계절성을 평가하는 연구는 미진한 실정이다. 이는 극치수문량을 해석하는 방법론으로서 연최대치계열(annual maxima) 즉, Block Maxima가 이용됨에 따라 나타나는 문제점이다. 그러나 부분기간치계열(partial duration series)을 활용하게 되면 자료의 확충뿐만 아니라 자연적으로 극치수문량의 계절성에 대한 평가 또한 가능하다. 이러한 분석과정을 POT(peak over threshold)분석이라 하며 일정 기준값(threshold) 이상의 자료를 모두 취하여 빈도해석에 이용하는 방법으로서 기존 방법의 경우 연최대값이 일반적으로 7월과 8월에만 존재하게 되지만 POT 분석의 경우 여러 달에 걸쳐 빈도해석을 위한 자료가 구성되게 된다. 이를 빈도해석으로 연계시키기 위해서는 계절성을 비정상성으로 고려하여 모형화 할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해서 계절성을 고려할 수 있는 비정상성빈도해석 기법의 개념을 제시하고 모형으로 개발하고자 한다. GEV 또는 Gumbel 분포의 매개변수와 계절성을 연계시키기 위해서 Fourier 급수가 활용되며 매개변수는 Bayesian 기법을 통해 최적화 된다. 이를 통하여 설계강수량의 계절적 분포를 정량적으로 해석할 수 있으며 미래의 극치강수량에 대한 분포특성 또한 확률적으로 해석이 가능하다. 본 연구에서 제안된 방법은 국내외 시간강수량자료에 적용되어 적합성과 적용성이 평가된다.