• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.288-291
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• 2010

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.375-375
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• 2012

우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.38-38
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• 2015

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 여러 수문분야에 걸쳐 연구되고 있다. 기존 일변량 빈도해석에 비해 변수활용에 대한 자유도와 물리적 현상을 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 표본자료의 부족, 매개변수 추정 및 적합도 검정 등의 어려움으로 실제 분야에 사용되기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 copula 모형에 대하여 Cramer-von Mises(CVM) 적합도 검정 시 표본자료의 적정 크기를 결정하기 위하여 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법을 이용하였다. 서울지점의 기상청 시강우 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였으며, Gumbel copula 모형에 대하여 매개변수 추정은 maximum pseudolikelihood method(MPL) 방법을 이용하였다. 50년의 기록 자료에 대하여 표본크기를 50개부터 2500개까지 조절하여 CVM 통계값과 p-value를 기준으로 적정 표본크기를 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.489-489
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• 2015

일반적으로 홍수빈도해석을 위한 관측홍수량 자료를 구축하기 위해 수위관측지점별 연속된 수위자료와 개발된 수위-유량관계를 이용한다. 수위자료를 유량자료로 환산하기 위해 해당년도에 개발된 수위-유량관계곡선이 있을 경우에는 각 해당년도 수위-유량관계곡선을 적용하며, 없을 경우에는 해당년도 이전에 개발된 수위-유량관계곡선을 적용하는 것이 일반적이다. 환산된 유량자료를 이용하여 홍수빈도해석을 수행할 경우, 기존 연구들은 최대홍수위까지의 외삽으로 인한 불확실성에 초점이 맞추어져 있다. 그러나, 국내의 경우 수위관측지점별로 수위-유량관계곡선이 매년 꾸준히 개발되어 여러 수위-유량관계곡선이 존재한다. 실제 동일수위에서 2배 이상의 유량차이를 보이기도 한다. 따라서, 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 수위관측지점별로 매년 개발된 수위-유량관계곡선, 가장 최근 개발된 수위-유량관계곡선을 각각 적용한 두가지 홍수량 자료계열을 구축하여 지역홍수빈도해석을 수행하여 분위수와 평균홍수량에 미치는 영향을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.82-82
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• 2017

최근 기후변화로 인해 전 세계적으로 과거와 다른 이상홍수 발생이 빈번하게 발생하여 오래된 수공구조물인 댐, 저수지 붕괴가 우려되는 실정이다. 수공구조물의 수문학적인 안정성을 고려하지 않은 상황에서 댐 붕괴 홍수나 돌발홍수로 발생한 피해는 인명, 재산 및 환경 피해의 정도가 매우 크므로 피해가 발생하기 이전인 수공구조물 설계 시 홍수위험도 평가를 통해 안정성을 확보하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 홍수사상의 다양한 변량들의 특성을 고려한 빈도해석을 위하여 Copula 함수를 이용한 다변량 빈도해석 기법을 개발하였다. 즉, 기존 홍수위험도 분석에서 주로 사용되는 첨두홍수량 뿐만 아니라, 홍수지속시간, 홍수체적 등을 고려한 이변량 또는 삼변량 홍수 빈도해석을 수행하고, 기존 홍수위험도와 비교 검토를 수행하고자 한다. 매개변수의 불확실성을 고려하기 위하여 매개변수 추정은 Bayesian 기법을 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.600-604
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• 2010

수문설계 인자인 확률홍수량 산정시 짧은 홍수량 자료 길이로 인해 홍수량을 직접 이용하기 보다는 강우자료와 강우-유출모형에 의존하고 있는 현시점에서 무엇보다 중요한 것은 신뢰할 만한 확률강우량이 산정되어야 한다는 것이다. 하지만 지금까지의 강우빈도해석(rainfall frequency analysis)은 강도(intensity), 지속기간(duration), 깊이(depth) 사이의 연관성은 고려하지 않은 단편적인 방법론에 그치고 있다. 즉, 강우를 표현하는 인자들 간 독립(independency)이라는 가정을 거친 후, 간단한 단변량(univariate) 강우빈도분포(rainfall frequency distribution)로 확률강우량을 산정하고 있다는 것이다. 간단한 모형에 따른 이점은 있으나 최근의 강우 형태는 매우 복잡한 양상을 띠고 있어, 단변량 강우빈도분포로 이를 대표하기에는 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 강우빈도해석의 인자가 독립적이며 정규분포(normal distribution)라 가정하지 않고, 세 개의 주변 분포(marginal distribution)의 형태가 같지 않다는 점, 또한 가정하지 않는 방법론 중, 그 가치를 널리 인정받고 있는 Archimedean Copula (AC)에 대한 연구를 수행하였다. AC를 이용하여 강도, 지속기간, 깊이 사이의 종속성 중, 두 가지 변량을 고려한 이변량(bivariate) 강우빈도해석을 수행하였고 그 효용성을 검토해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.333-333
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• 2022

본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.804-808
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• 2006

유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1448-1452
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• 2010

최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.