최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.
유한수심에서의 불규칙파에 적용할 수 있는 파고의 확률분포함수를 2가지 해석적 방법으로 유도하였다. 첫번째 방법으로 새로이 유도된 확률분포함수는 Rayleigh 확률분포함수에 대한 직교 다항식을 유도함으로써 급수형태로 표시된다. 유도된 확률밀도함수를 비정규성이 강한 천해에서 측정한 파랑자료와 비교하였다. 확률밀도함수가 자료의 막대그래프와 잘 일치하였으나, 확률밀도함수가 급수로 표시되어 있기 때문에 파고가 큰 부분에서 음의 확률값이 된다. 비록 음의 확률값의 크기가 작다 하더라도 파고의 극치분포함수를 구하기에 부적절하다고 판단된다. 두번째 방법은 최대 엔트로피 법(maximum entropy method)을 적용하여 파고 분포와 매우 잘 일치하며, 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성 등을 추정하는 데 매우 유용함을 알 수 있다. 그러나 최대 엔트로피 법을 사용했을 경우, 비정규분포 특성을 나타내는 변위의 분포함수와 파고의 분포함수 사이의 함수관계를 구할 수 없었다.
연안 및 항만구조물의 설계에서 최극 고조위는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 최극 고조위의 분포정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 국립해양조사원에서 제시한 한국연안 주요 23개 검조소의 최극조위자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Generalized Extreme Value, Gumbel 그리고 Weibull 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법 등 3가지방법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $X^2$ 및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 23개 검조소의 최극 고조위는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간별 최극 고조위 정보를 제시하였다. 심 등(1992)이 제시한 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대한 극치해면값은 본 논문에서 산정한 결과에 비하여 작게 나타났다.
본 연구에서는 칠발도, 거문도, 동해에서 20년 이상 관측된 파랑자료를 16 방위별 극치확률분석을 통해 재현빈도별 심해설계파를 산정하였고, 이 값을 방향을 고려하지 않은 전방향파의 심해설계파와 비교하였다. Weibull 분포함수를 확률분포함수로 사용하였으며, 최소자승법을 사용해서 매개변수를 결정하였다. 추정된 분포함수는 Kolmogorov-Smirnov 방법을 사용하여 적합도를 검증하였다. 그 결과 방향별로 구한 심해설계파가 전방향파의 심해설계파보다 모든 방향에서 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 파향별로 구한 50년 빈도 설계파고는 칠발도, 거문도, 동해에서 각각 7.46 m(NNE), 12.05 m(S), 9.69 m(SSW)가 최대값이지만, 전방향파로 구한 설계파고는 각각 7.91 m, 13.82 m, 10.38 m이었다. 이는 현재 해양 및 연안 구조물 설계에 사용하고 있는 16 방위별 심해설계파고가 과소산정되었을 가능성이 있음을 보여준다.
극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.
극치확률 모델과 더불어 최극해면분석에 이용되는 또 하나의 방법은 조석 및 비조석성분의 복합확률방법(joint probability method)으로 Pugh와 Vassie(1978)에 의해 제시되었다. 이 방법은 조석(tide)과 비조석성분(surge)이 통계적으로 독립적인 변수(statistically independent variable)로 취득될 수 있는 가를 일차적으로 분석한 후 해면의 확률분포를 조위분석함수(tidal probability distribution function)와 비조석성분분포함수(surge probability distribution function)의 복합으로서 산정하는 것이다. (중략)
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내린다. 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수량 조건하에 수공구조물을 설계할 경우 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 특히 우리나라의 경우 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수량의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라 연강수량 특징도 바뀌고 있다. 즉, 기존의 단일 분포형으로 재현이 가능했던 수문기상 자료들이 혼합분포형의 특징을 가지게 되었으며 이러한 변화를 고려할 수 있는 극치빈도분석 개발이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 극치강수량 자료에 대해서 기존의 단일 Gumbel 분포형 기반 극치빈도분석과 혼합 Gumbel 분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였다. 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion (BIC) 값을 비교하였다. 분석한 결과, 앞서 제안된 혼합 Gumbel 분포형은 하나의 첨두를 가지는 단일 Gumbel 분포형에서 반영되지 못한 꼬리(tail)부분의 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 설계강수량을 추정할 때 보다 신뢰성있는 접근이 가능하였다. 이러한 점에서 우리나라 극치강우자료 분석시 기존 단일분포기반의 빈도해석기법에 대안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
경사식 방파제에서 파랑과 구조물의 상호작용에 의하여 발생되는 처오름에 대한 파고i주기결합분포의 영향을 해석할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 제시되었다 처오름과 관련된 파괴모드의 정의에 따라 수면의 불확실성에 따른 영향을 해석할 수 있는 신뢰함수가 유도되었다. 특히 신뢰함수에 주기가 하나의 확률변수로 포함되어, 주기의 통계적 특성과 분포함수가 직접적으로 고려될 수 있을 뿐만 아니라 평균주기에 따른 파고분포의 거동특성이 조건부파고분포에 의해 올바로 고려될 수 있었다. 주기의 영향을 받지 않는 유의파고의 극치분포를 이용한 신뢰성 해석의 결과와 비교하여, 파고-주기결합분포를 이용한 신뢰성 해석이 극치분포를 이용한 신뢰성 해석보다 더 큰 파괴확률을 추정한다는 사실을 확인할 수 있었다. 따라서 중요한 구조물인 경우, 극치분포를 이용하여 경사식 방파제의 마루높이가 결정되더라도 단일 폭풍사상에 대하여는 파고-주기결합분포를 이용한 추가적인 해석이 필요하다. 한편 주기의 분포함수에 영향을 주는 계수에 따른 신뢰지수의 거동특성이 해석되었는데, 이에 따른 영향은 매우 작은 것으로 나타났다. 그러나 평균주기에 의한 파고분포의 거동에 따른 신뢰지수의 차이는 큰 것으로 나타났다 이는 파괴확률에 미치는 주기의 영향이 파고분포를 통하여 주로 발생된다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 수면 변동 효과를 고려한 합리적인 마루높이 산정을 위해 마루높이의 변화에 따른 파괴확률을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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