도시지역의 홍수량 산정은 대부분 유출량의 관측기록이 없어서 홍수빈도해석은 물론 강우-유출 모형의 매개변수 검증도 불가하다. 따라서 확률강우량을 Huff 법 등으로 시간분포 시켜 강우-유출모형에 의해 산정된 유출량을 검정절차 없이 설계홍수량으로 채택하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년간의 서울 관측소의 시우량 자료를 각각 Huff 법에 의하여 시간분포 시킨후 강우-유출모형에 의하여 유출수문곡선을 모의하였으며, 모의된 42개년의 첨두 홍수량을 빈도 해석하여 빈도별 확률홍수량을 산정하였다. 유출량의 빈도해석으로 산정된 확률홍수량은 년 최대 강우량을 빈도해석 하여 강우-유출모형에 의하여 모의된 유출량과 비교, 분석하는 방법으로 국내 실무에서 적용하는 홍수량 산정법의 간접 검증법을 제시하였다. 적용결과 대상유역에서의 확률강우량에 의한 유출량은 모의 유출량을 유출 빈도해석 하여 결정된 확률유출량보다 전반적으로 크게 산정되어 서로 상이한 결과가 도출되었다.
본 연구에서는 권영문 등(2009)에서 제시한 강우의 증가경향성을 고려한 목표년도 확률강우량 산정법의 적용성을 검토하기 위하여 누적평균강우량 회귀직선의 적합도 분석과 모수와 누적평균강우량의 상관분석을 실시하였다. 서울지점의 1961-2006년 관측 강우자료를 바탕으로 지속기간 24시간 연 최대치 자료계열을 구축하여, 정상성 강우빈도해석법을 이용한 확률강우량과 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량을 비교 분석하였다. 여러 가지 경우의 누적평균강우량에 대해서 분석을 실시한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량의 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.
본 연구에서는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후 이를 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지 타진해 보기 위해 수행되었다. 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하였으며, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 대상으로 하였다. 분석을 위해 식품섭취빈도 조사지에 수록된 112개 항목별로 24시간 회상법에서 산출된 식품별 섭취량을 재산출하였으며, 이 결과와 각 개인이 식품섭취빈도 조사법에서 응답한 섭취빈도 및 섭취분량 간의 스피어만 상관계수를 산출하였다. 상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취빈도 간에는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서도 섭취빈도의 13개 군(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, 생선류, 해조류, 기타류는 음의 상관을 보였고, 나머지 10개 항목은 양의 상관을 보였다. 본 연구를 통해 식품섭취빈도조사로부터 산출한 식품섭취빈도와 24시간 회상법 섭취량간의 일관된 상관관계를 확인할 수 있었으며, 이는 식품(군) 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 중요한 공변수로 활용할 수 있는 근거가 된다고 하겠다.
지역 빈도 분석과 점 빈도 분석은 하천 기본계획 및 수공 구조물의 설계에 있어 재현기간 별 확률강우량을 산정하기 위한 방법이다. 점 빈도 분석은 자료의 수가 부족하여 높은 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하기에 어려운 점이 있다. 2019년도부터 사용되고 있는 지역빈도분석 방법은 이러한 점을 보완해주고 있다. 지역빈도분석을 수행하기 위해서는 지역의 동질성을 확인하는 과정이 가장 중요한 과정이다. 이러한 동질성을 판단하기 위하여 K-means등의 군집분석과 L-moment 법 등을 사용하고 있다. 이러한 차이점으로 인해 두 방법 간의 정확성은 비교가 어려우나 서로 간의 장점, 단점과 결과 간의 차이를 기반으로 산간지역이 많은 강원도와 같은 지역에 대한 확률강우량 산정의 적절한 방법을 판단해보고자 본 연구를 진행하였다. 지역 빈도 분석은 강원도에 위치한 48개 관측소의 강우 자료 수집 후 고도, 위치, 지속시간 별 강우량을 변수로 지정하고 K-means 분석을 통해 6개의 군집으로 구분하여 수행되었다. 이질성 척도는 관측 자료와 500번의 모의 수행을 통해 결정하였다. 이후 분석된 군집이 동질한 경우 확률분포형에 적합시켜 확률강우량을 산정하였다. 점 빈도 분석은 지역 빈도 분석에서 결정된 군집에서의 최대 강우량과 최소 강우량 관측소의 자료를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 점빈도분석과 지역빈도분석의 결과를 비교하였으며, 두 가지 분석 방법에 따른 차이의 발생원인 및 특성을 결론으로 제시하였다.
본 연구에서는 GEV분포형에 패해 L-모멘트법을 적용하여 추정된 지점빈도 설계강우량의 변동추이가 관측년수변화에 따라 어떠한 변동추이를 나타내는지를 규명함으로써 향후 수리시설물의 설계방향모색에 도움이 되고자 한다. 현재 우리나라는 수리시설물의 설계나 관리시에 PMP, PMF 또는 빈도별 설계수문량 등을 이용하고 있다. 그러나, 이러한 수문량들은 매년 관측되는 수문관측치들에 의해서 매번 변하고 있으며 또한 이러한 변화의 양상과 크기는 각 지점별로 매우 다양하게 나타나고 있다. 이로인해, 수리시설물의 설계 및 관리시 관측 지점별로 매우 상이한 설계수문량을 제시하기도 하며 특정관측자료로 인해 설계수문량이 급변하는 등 많은 혼란을 초래하고 있는 실정이다. 따라서, 현재 관측지점별로 나타나고 있는 설계수문량의 변화양상을 분석함으로써 추후에 변화될 설계수문량의 양상 예측이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 우리나라 전역에 걸쳐 기록년수가 가장 긴 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산, 목포 및 여수기상대의 총 12개소를 선정하여 해당 기상대의 24시간 최대강우량을 대상으로 지점빈도분석을 실시한다. 지점빈도분석시 적용된 분포형과 매개변수추정법은 최근 가장 많이 사용되고 있는 GEV분포형과 L-모멘트법을 적용한다. 또한. 최종결론은 설계수문량의 양상을 형태별로 분류하고 형태에 따른 특성들과 예상되는 현상들에 대해 기술하고자 한다.
본 연구에서는 L-모멘트법에 의한 지역화 빈도분석에 따른 설계강우량 추정에 관한 연구를 수행하였다. 제주도와 울릉도의 강우관측소를 제외한 분석에 사용된 65개 강우관측소의 강우자료 수집과 선정된 강우관측지점의 강우자료의 지속시간, 즉 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 72시간 지속의 연최대치 계열을 구성하였다. 관측지점을 대상으로 Cluster분석을 실시한 결과 우리나라의 강우관측지점에 대한 합리적인 지역화로 5개의 지역으로 구분되었다. 지역화된 지역에 대한 지속기간별 극치강우자료의 적정분포모형 결정을 위한 6가지 분포모형의 적용하고 적용분포의 L-모멘트비를 산정하여 L-모멘트비도를 도시하고 K-S 검정에 의한 적정분포모형을 선정하였다. 선정된 적정분포는 GEV 분포이며 이 분포에 의해 강우관측치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. Monte Carlo 기법에 의해 모의발생된 강우량의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. 실측치 및 모의발생치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 비교분석을 위해 상대제곱근오차와 상대편의오차에 의해 분석한 결과 점빈도 분석에 의한 설계강우량보다 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 사용이 적정한 것으로 나타났다.
본 연구는 익스트림 스포츠 참여자를 대상으로 스포츠 참가 기간, 빈도, 시간과 몰입경험 및 생활만족의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. 익스트림 스포츠 프로그램을 운영하는 시설 및 동호회에 소속된 사람을 대상으로 판단표본추출법(judgment sampling)을 사용하였다. 420명을 표집해 불성실한 응답으로 평가된 60부를 제외하고 360명의 설문지를 유효 표본으로 분석에 이용하였다. 통계분석은 탐색적 요인분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 이를 통하여 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 참가기간, 빈도, 시간은 몰입경험에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 참가기간, 빈도, 시간은 생활만족에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 참가자의 몰입경험은 생활만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.
지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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