• 제목/요약/키워드: 대표 확률분포형

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우리나라 도시배수시스템 설계를 위한 확률강우강도식의 유도 (A Derivation of Rainfall Intensity-Duration-Frequency Relationship for the Design of Urban Drainage System in Korea)

  • 이재준;이정식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제32권4호
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    • pp.403-415
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    • 1999
  • 본 연구에서는 우리나라 강우에 대한 대표 확률분포형을 결정하고 결정된 대표 확률분포형에 의거하여 확률강우강도식을 유도한다. 빈도해석에 널리 사용되는 11개 분포형에 대하여 모멘트법과 최우추정법 및 확률가중모멘트법으로 모수를 추정하고, 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정을 실시하여 지속기간별로 각 지점의 적정분포형을 구한다. 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney 검정과 Kruskal-Walls 검정을 실시하여 우리나라 전역을 대표할 수 있는 대표 적정분포형을 구한다, 강우의 동질성 검정을 실시한 결과, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수 없었으며, 12개 지속기간에 대하여 강우의 동질성이 있는 여러 개의 권역으로 구분하여 권역별 대표 확률분포형을 결정하였다. I,II,V 권역에서는 GEV 분포,III,IV 권역에서는 TypeIII 극차분포가 대표 적정분포형으로 선정되었으며, 이들 대표 적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 확률강우강도식을 유도하였다.

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연최대강우량의 대표확률분포형 결정을 위한 Jackknife기법의 적용 (Application of Jackknife Method for Determination of Representative Probability Distribution of Annual Maximum Rainfall)

  • 이재준;이상원;곽창재
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권10호
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    • pp.857-866
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    • 2009
  • 본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x$^2$-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) 검정을 실시한 결과 중, 최근 연구에서 많이 이용되고 있고 표본자료의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 확률가중모멘트법과 상관계수에 의한 검정인 PPCC검정을 통과한 분포형을 우선적으로 적합도 평가 대상 분포형으로 선정하였다. 선정된 분포형을 대상으로 적합도 평가기준인 SLSC, MLL, AIC를 적용하여 적합도 평가를 실시하여 대표확률분포형 후보군을 추출하였다. 대표확률분포형 후보군으로 선정된 확률분포형에 대하여 resampling방법인 Jackknife기법을 적용하여 변동성을 파악하고, 변동성이 가장 작게 나타난 분포형을 그 지점의 대표확률분포형으로 결정하였다. 본 논문에서는 분석 결과의 분량을 감안하여 대표적으로 서울, 강릉, 대구, 전주, 부산 지점에 대해 작성하였으며, 확률강우량의 변동성이 가장 작은 확률분포형을 56개 지점의 각 지점 대표확률분포형으로 제시하였으며, Gumbel 분포(GUM)의 선정 비율이 지속기간 12시간, 24시간에 대해 각각 41 %, 32 %로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 적합도 평가를 함에 있어서 객관적 정량화가 가능한 세 가지 기준과 Jackknife기법을 이용한 새로운 확률분포형 선정의 가능성을 제시하였다.

다변량 분석을 이용한 권역별 대표확률강우강도식의 유도 (A Derivation of Regional Representative Intensity-Duration-Frequency Relationship Using Multivariate Analysis)

  • 이정식;조성근;장진욱
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제7권2호통권25호
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    • pp.13-24
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    • 2007
  • 본 연구에서는 우리나라 강우에 다변량 분석기법을 적용하여 대표확률분포형을 결정하고, 결정된 대표확률분포형으로부터 확률강우강도식을 유도하였다. 강우자료는 30년 이상의 연최대강우자료로서 12개의 지속기간(10분, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24시간)과 50개의 강우특성인자를 적용하였다. 확률분포형은 빈도해석에 널리 사용되는 14개 분포형을 사용하였으며, 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 주성분분석과 군집분석을 실시하였다. 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수는 없었으나, 수문학적 동질성이 인정되는 5개의 권역으로 구분하였다. 둘째, I, III, IV, V 권역은 GEV 분포, I I권역은 Gumbel 분포가 대표적정분포형으로 선정되었다. 셋째, 대표적정분포형에 의한 확률강우량은 기존 연구들과 차이가 발생하는 것을 알 수 있었다. 넷째, 대표적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 대표확률강우강도식을 유도하였다.

확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량 산정에 관한 연구 (A Study on the Evaluation of Rainfall Quantile using Probability Distribution Parameter Map)

  • 이정식;신창동;이봉석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1155-1159
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    • 2008
  • 본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 충분한 강우자료가 확보된 지점들의 강우분석을 수행하였다. 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 57개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 확률분포형 분석을 실시하여 대표확률분포형을 선정한다. 지점별 지속기간의 대표확률분포형 모수를 확인하고 이를 도시하여 국내 전역에 대한 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 57개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, GEV 분포의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하였다. 둘째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과의 확률강우량과는 차이는 대부분 기존 연구보다 과다 산정되게 발생하였다. 셋째, 확률분포 모수선도의 활용으로 기존의 연구에서 산정하기 어려웠던 미계측 지점에서의 확률강우량을 보다 편리하게 구할 수 있었으며, 기존의 연구와 비교하였을 때 산정된 확률강우량의 편차가 적어 미계측 지점에서의 확률강우량 산정 시 효율적인 방법이 될 수 있을 것이다.

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우리나라의 강우특성을 고려한 표준강수지수 분석 (Analysis of Standardized Precipitation Index Considering the Rainfall Characteristics in Korea)

  • 김수영;신주영;서정호;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.349-349
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    • 2017
  • 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.

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GLO분포를 대상으로 왜곡도 계수를 고려한 확률도시 상관계수 검정통계량 추정 (A Study on Estimation of Probability Plot Correlation Coefficient Considering the Skewness for GLO distribution)

  • 안현준;신홍준;김수영;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.39-39
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    • 2015
  • 극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

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Bayesian 혼합분포를 활용한 최심신적설량 빈도분석 (Frequency Analysis of Snow depth Using Bayesian mixture distribution)

  • 김호준;오랑치맥 솜야;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.136-136
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    • 2020
  • 홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.

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국가주요시설물에 대한 확률론적 외부 침수 재해도 평가 (Probabilistic External Flood Hazard Assessment at Major National Facilities)

  • 김범진;김병현;한건연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.387-387
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    • 2020
  • 본 연구에서는 LIP에 의한 극한강우로부터 발생되는 극한홍수량을 산정한다. Huff 형 강우시간 분포를 기후변화 시나리오별로 적용하고, 원전주변지역에서의 상세한 토지이용조건의 변화를 고려하여 빈도별 홍수량을 산정한다. 외부침수해석의 정교화를 위한 상세 지형자료를 구축하고, 원자력발전소 부지의 상세 DEM 자료를 생성한다. 이를 위해서 원자력발전소 부지에서 건물, 연석, 도로 등의 영향을 분석하고 토지이용상황에 따른 조도계수를 산정한다. 또한 원전지역에서의 외부침수재해도 분석을 위해서 국립해양조사원에서 검토한 기후변화를 고려한 조위분석 자료를 외부경계조건으로 설정한 후 부지에 대한 2차원 수리분석을 실시한다. 침수심, 침수유속, 침수시간, 침수동압력 분석 등 2차원 침수해석결과를 바탕으로 발생빈도별 침수심, 침수강도 등의 정량적인 분석을 통해서 빈도별 재해도 곡선을 개발한다. 그리고 원전지역에서의 외부 침수에 대한 대표적인 재해도 곡선을 산정하기 위하여 재현기간별 지속시간에 따른 침수심을 분석하고 정리한다. 재현기간별 침수심에 대해 확률 분포형을 적용하기 위해서 AIC검증을 통한 분포형의 적합성을 분석을 실시한다. 또한 재현기간별 지속시간에 따른 침수심들 간의 상관관계를 분석하여 분포형에 적용한다. 적용된 분포형을 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 대표적인 확률론적 외부 침수 재해도 곡선을 산정한다. 본 연구를 바탕으로 원전 부지 및 그 부속 시설물(SSC)의 홍수방지 기능과 홍수 대비 시설물에 대한 적용 절차의 신뢰성, 홍수 저감 및 대응 전략에 대한 정량화가 가능하여 원전 홍수 위험에 대한 정량적인 평가 지원이 가능하겠다. 고려할 외부 홍수와 관련된 원전 내부시설 및 장비에 대한 상세한 모델링 절차, 특정 시나리오에 대한 홍수 방지 및 예방과 관련한 SSC의 정량화, 홍수저감 활동과 관련된 통제실 외부 시설물에 대한 수동 조작에 대한 평가가 이루어질 수 있겠다.

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GPD 모형 및 선형회귀분석을 이용한 산악형 강수 해석 (Orographic Precipitation Analysis with GPD Model and Linear Regression)

  • 엄명진;윤혜선;조원철;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1053-1057
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    • 2008
  • 본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.

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