• Journal of Wetlands Research
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• v.10 no.3
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• pp.125-132
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• 2008

Generally, stationary is considered as a basic assumption in frequency analysis. However, rainfall and flood discharge are changing due to the climate change and climate variability. Therefore, there is a new opinion that changing pattern of rainfall and flood discharge must be considered in frequency analysis. This study suggests the flood frequency analysis methodology using SIR algorithm which was developed from bootstrap could be used for considering climate change. Than is, SIR algorithm is selected for resampling method considering changing pattern of flood discharge and it has been used for resampling method with likelihood function. Resampled flood discharge data considering the increase of flood discharge pattern are used for parametric flood frequency analysis and this results are compared with frequency analysis results by Bootstrap and original observations. As the results, SIR algorithm shows the greatest flood discharge than other methods in all frequencies and this may reflect the increasing pattern of flood discharge due to the climate change and climate variability.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.2
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• pp.119-130
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• 2001

At-site and regional frequency analyses of annual maximum 1-, 2-, and 3-days rainfall in Han River basin was performed and compared based on the regional L-moments algorithm. To perform regional frequency analysis, Han River basin was subdivided into 3 sub-basins such as South Han River, North Han River, and downstream regions. For each sub-basin, the discordancy and homogeneity tests were performed. As the results of goodness of fit tests, lognormal model was selected as an appropriate probability distribution for both South Han River and downstream regions and gamma-3 model for North han River region. From Monte carlo simulation, RBIAS and RRMSE of the estimated quantiles from regional frequency analysis and at-site frequency analysis were calculated and compared each other. Regional frequency analysis shows less RRMSE of the estimated quantiles than at-sites frequency analysis in overall return periods. The differences of BRMSE between two approaches increase as the return period increases. As a result, it is shown that regional frequency analysis performs better than at-site analysis for annual maximum rainfall data in Han River basin.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.5
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• pp.87-92
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• 2009

It has been considered only with the concerned regional damage costs whenever the restoration and flood control measures were established in Korea. If the relationship between regional flood frequency and damages is quantitatively analyzed, more resonable and reliable countermeasure for flood protection and restoration can be proposed. Historical data ('70~'07) about flood damage in Korea were utilized and analyzed to present such relationship using the point frequency analysis. Also, the quadrant analysis was employed to divide into 4 categories: high frequency-high damage, high frequency-low damage, low frequency-high damage, and low frequency-low damage. If the results from this study were utilized well in specific cities and counties in Korea, it would be helpful to establish the countermeasures and action plans for flood protection because it was possible to compare with the relationship between flood frequency and damage of each region. And it would be the fundamental data for estimating the effect of future flood protection plan.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.657-669
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• 2019

To estimate accurate design quantiles considering statistical characteristics of hydrological data is one of the most important procedures in the design of hydraulic structures. While at-site frequency analysis estimates design quantile using observed data at a site of interest, regional frequency analysis (RFA) utilizes a number of sites included in a hydrologically homogeneous region. Therefore, RFA could provide a more accurate design quantile at ungauged site or sites with short observation period. In this review article, RFA is classified into stationary RFA and nonstationary RFA depending on the characteristic of hydrological data, and the basic concept, procedure, and application of each technique are explained in detail focused on the index flood method. Additionally, a review of the state of the art for RFA procedure is presented. This paper is finalized by describing the stationary regional rainfall frequency analysis over South Korea contained in the amendment of "Standard guidelines for design flood estimation" and various future study topics related to nonstationary RFA.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.415-415
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• 2018

갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.385-385
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• 2021

하천에서 실제로 유속 2.0m/s 이상 발생할 시 유량측정은 매우 급변하는 유속과 수위변화에 따른 측정값의 불확실성, 운영적인 측면에서의 시·공간적 한계 등으로 고유량에 대해 정확한 유량을 산정하기 어려운 실정이다. 그리고 국가하천은 최소 80년 빈도 이상, 지방하천은 최소 50년 빈도 이상의 확률강우량 채택을 통해 고유량에 해당하는 계획홍수량을 산정하고 있으나, 실제로 높은 호우의 빈도는 쉽게 발생하지 않아 유량측정성과가 부재하거나 매우 극소수에 불과한 상황이다. 따라서 유량측정성과는 대상하천의 계획홍수량(계획홍수위) 이하의 수준, 즉 중규모 수위 이하의 구간에서 대부분의 성과를 가지고 있으므로 고유량 산정은 고수위 외삽추정식에 의존할 수밖에 없다. 고수위 외삽추정은 대체로 기 유량측정성과(h, q)와 통수단면적(AD^1/2) 자료를 이용하는 Stevens 방법을 주로 이용하며, 이 방법은 하폭에 비해 수심이 비교적 작은, 얕은 하천과 기 유량측정성과가 추정하려는 고수위 구간에 근접한 경우에 적용성이 매우 용이하다고 할 수 있다. 설마천 유역 전적비교 수위관측소의 경우는 수위 4.110m까지 최대로 통수할 수 있으며, 하폭은 24.230m, 관측 최고수위는 3.194m, 유량측정성과 최대수위는 1.613m(40.303m³/s)이다. 설마천 유역에 대해 Stevens 방법을 적용하는 경우 위 조건을 만족하지 않으므로 다른 방법으로의 접근이 필요하다. AMC-III 조건의 선행강수량과 지속기간 1시간을 갖는 최대강우강도별 관측도달시간 자료를 통해 관계식을 유도하였으며, 강우 빈도해석의 결과인 지속기간 1시간의 빈도별 강우강도에 해당하는 도달시간을 유속으로 환산하는 과정을 거쳤다. 그 결과 유속은 1.808m/s(2년 빈도_43.3mm)~4.254m/s(500년 빈도_101.9mm)이며, 기 유량측정성과의 결과인 수위, 통수단면적, 유속, 유량, 최대강우강도(86.1mm_80년 빈도)가 발생했을 때의 해당 유속(도달시간 환산값), 수위, 통수단면적을 통해 최종적으로 빈도(년)별 유속, 수위, 유량을 결정하였다. 한국하천일람(2018)에서 제시된 설마천 전체 유역의 80년 빈도 계획홍수량(315m³/s, A=17.59km²) 값은 전적비교 수위관측소(A=8.48km²)와 직접적인 비교는 어렵지만, 유역면적비(0.482)를 적용한 추정된 계획홍수량은 약 152m³/s 볼 수 있다. 상기의 빈도별 유속, 수위, 통수단면적 결과인 80년 빈도(86.1mm)-유속(3.594m/s)-수위(3.194m)-통수단면적(53.197m²)에 해당하는 계산된 유량은 191.212m³/s로 분석되었다. 그리고 최대통수가 가능한 수위 4.110m의 계산된 유량은 313.674m³/s(약 424년 빈도 추정, 유속 4.203m/s, 통수단면적 74.761m²)로 결국에는 빈도(년)에 해당하는 수위-유량관계식(고수위 외삽추정식)을 통해 고유량을 산정할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.2 no.3 s.6
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• pp.89-99
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• 2002

Drought is a very difficult natural disaster to overcome because its beginning and end are not clear to define, and it is widely distributed in space and has long term persistence. The purpose of this study was to evaluate the drought at Mokpo using drought frequency formula suggested by Sharma(1997). The precipitation records for the period 1906-1999 at Mokpo meteorological station are used for drought analysis. The most severe drought year is found to be that of 1995, which is of the 30-year frequency, and 18 drought years are selected based on the 5-year drought frequency.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.233-248
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• 2003

The Inverse Document Frequency (IDF) weighting method is based on the hypothesis that in the document collection the lower the frequency of a term is, the more important the term is as a subject word. This well-known hypothesis is, however, somewhat questionable because some low frequency terms turn out to be insufficient subject words. This study suggests the pivoted IDF weighting method for better retrieval effectiveness, on the assumption that medium frequency terms are more important than low frequency terms. We thoroughly evaluated this method on three test collections and it showed performance improvements especially at high ranks.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.209-213
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• 2007

최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하고 있고, 특히 도시지역의 경우 산업화와 도시화로 인한 홍수량 및 첨두홍수량이 뚜렷하게 증가하고 있는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 기후변화와 도시화 등을 고려한 확률수문량의 재산정이 요구되고 있으며, 이를 위한 한 방법으로 지역빈도해석(regional frequency analysis)에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있으나 도시유역에 대한 지역빈도해석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도시지역에 대한 지역빈도해석의 적용성을 검토하기 위해 주요 도시유역을 분석대상으로 선정하고, 해당 도시유역 내의 AWS(Automatic Weather System) 자료를 수집한다. 대상지역의 AWS 자료를 구축한 후, 각각의 자료에 대해 대표적인 지역빈도해석 기법 중의 하나인 홍수지수법(Index Flood Method)을 적용하여 확률강우량을 산정하고 지점빈도해석 결과와 비교하여 도시유역에 대한 지역빈도해석의 적용성을 판단하고자 한다. 대상지역에 대한 홍수지수법의 적용결과를 살펴보면, 지점빈도해석에 의한 확률강우량보다 홍수지수법에 의해 산정된 확률강우량이 작게 추정되는 것으로 나타났다.