• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.92-92
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• 2015

도시하천유역은 인위적인 하수계통으로 인해 강우-유출관계의 불확실성이 클 뿐만 아니라 홍수의 도달시간이 매우 짧고 강우-유출관계의 비선형성도 매우 크다. 현재의 수문해석절차에서는 유역의 확률강수량을 수문모형의 입력자료로 활용하여 확률홍수량을 추정하는 방법이 채택되고 있으며, 입력되는 확률강수량의 빈도와 추정되는 홍수량의 빈도가 동일하다는 가정에 근거하고 있다. 그러나 유역에 발생하는 강수량 및 유역의 수문학적 특성에 따라 동일한 강수라 하더라도 유역의 반응 측면에서 변동성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 도시하천유역에서 강우-유출관계의 다양한 불확실성요소를 고려하여 확률홍수량을 추정할 수 있는 홍수빈도곡선 개발절차를 수립하고자 한다. 도시하천유역에서 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하기 위하여 첫째, 강수 및 강우-유출모형 매개변수의 변동성을 파악한 후 이를 확률밀도함수를 통해 모의할 수 있는 절차를 수립하고 둘째, 강우-유출 모의를 통해 앙상블형태의 유출수문곡선을 도출한다. 최종적으로 도출된 유출수문곡선 앙상블을 토대로 홍수량의 성장곡선(growth curve)를 개발하여 모의기반의 홍수빈도해석을 수행하고, 기존 수문해석절차와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법론의 장단점을 평가하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.330-330
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• 2017

최근 우리나라 주변에 잦은 지진으로 인한 재해위험도 증가 우려가 커지고 있다. 국내 외에서 지진해일 위험도 평가는 시나리오를 기준으로 수치해석을 수행하고 이들 결과를 활용하는 절차로 수행된다. 그러나 위험도 평가는 하중조건 즉, 지진해일을 발생시키는 지진의 발생빈도 및 크기를 종합적으로 고려한 확률 계산이 우선적으로 요구되나, 기존 분석 절차에서는 고려가 되지 않거나 상대적으로 간략화 되어 진행되고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 과거 우리나라 주변에 지진 및 지진해일 자료, 수치해석 모형 결과를 활용하여, 지진의 규모와 발생빈도를 종합적으로 고려할 수 있는 지진해일 위험도 평가 방법을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 지진 위험도 평가를 위해서 Poisson-Pareto 분포를 이용하였다. 둘째, 지진발생 위치 및 크기를 고려한 지진해일 위험도 평가 모형을 개발하였다. 셋째, 지진발생 위험도 및 지진해일 위험도를 통합한 해석 모형을 개발하고자 하며, 본 연구애서 제시하는 모든 해석 절차는 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있도록 Bayesian 해석기법을 도입하여 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.406-406
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• 2021

극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1900-1904
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• 2007

지금까지 수공구조물의 설계와 기존 시설의 안전도를 평가시 수문, 수리 및 경제학적 함수들에서 발생하는 불확실성을 설명하기 위하여 안전율 또는 여유고를 증가시키거나 이들 정보의 양과 질을 증가시켜 데이터베이스를 확장하고 측정오차를 최소화시키며, 전통적인 통계해석을 적용하였다. 공공의 안전을 확보하기 위하여 설계과정에 안전율 또는 여유고가 도입되었으나 이것은 단순히 보다 높은 재현기간의 적용을 의미하며, 수문현상이 가지는 추계학적 특성보다 확정론적인 근거로부터 안전설계 개념이 개발되었다. 수자원 계획시 고려되는 부하와 저항은 확정론적인 고정치가 아니라 시간에 따라 변하고 동적이며, 무작위적이므로 확률 변수로서 고려되어야 한다. 이에 따라 최근 수자원 계획과정에서 불확실성 해석에 의한 위험도 분석 개념이 도입되고 있으며, 특히 이상기후 및 집중호우의 빈발, 급격한 도시화로 인한 유출양상의 변화 등으로 급증하고 있는 훙수피해를 감안할 때 설계빈도의 상향조정과 같은 확정론적인 방법보다는 매개변수 또는 함수의 불확실성을 고려한 위험도 해석의 필요성이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수자원 계획시 입력자료 및 매개변수의 불확실성과 불확실성의 분리를 고려한 홍수량의 산정 및 각 매개변수의 영향을 평가하여 홍수위험도 해석에 있어서 모델 매개변수의 영향 규명과 처리방안을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.59-71
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• 2013

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의 기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.298-298
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.377-377
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• 2020

이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.436-436
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• 2017

IDF(intensity-duration-frequency) 곡선은 재현기간을 고려하여 수공구조물 설계에 필요한 설계강우량을 산정하는데 사용되고 있다. 국내의 경우 IDF 곡선은 지점빈도해석으로부터 지속기간별로 산정되고 있으며 지속기간별 분포형 선택과 같은 많은 가정으로 인해 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 극한 강우량의 스케일 특성을 통해 서로 다른 기간에 걸쳐 통계적으로 접근하고자 하였다. 이를 위해 지속기간 24시간의 강우자료로부터 연최대강우량을 추출하여 스케일 특성을 통해 지속기간 24시간 이하 또는 이상의 스케일링(scaling) IDF 곡선을 유도하였다. 본 연구를 위해 k-means 방법으로부터 지역을 구분하여 지역빈도해석을 실시하였고, 기상청 산하의 강우 지점을 미계측 지점으로 가정한 후 하향스케일링(down-scaling)과 상향스케일링(up-scaling)을 적용한 후 지속기간 24시간 이외의 확률강우량을 추정하였으며, 빈도해석 결과와의 비교를 통해 스케일링 IDF 곡선의 적용성을 판단하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.817-830
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• 2015

본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권5호
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• pp.469-482
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• 2014

본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.