• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.53-66
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• 2011

We estimated the expected flood damage considering uncertainty which is involved in hydrologic processes and data. Actually, this uncertainty represents a freeboard or safety factor in the design of hydraulic structures. The uncertainty was analyzed using Bootstrap method, and SIR algorithm then the frequency based rainfalls were estimated for each method of uncertainty analysis. Also the benefits for each uncertainty analysis were estimated using 'multi-dimensional flood damage analysis(MD-FDA). As a result, the expected flood damage with SIR algorithm was 1.22 times of present status and Boostrap 0.92 times. However when we used SIR algorithm, the likelihood function should be selected with caution for the estimation of the expected flood damage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.164-168
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• 2008

일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1321-1326
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• 2009

강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.308-308
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• 2023

자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.290-290
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• 2022

본 연구는 대규모 기후 앙상블 모의 결과를 이용하여 산정된 극한 강우량을 최근 발생한 극한 호우사상의 규모 평가에 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 2018 년 히로시마 호우사상은 지속시간 24 시간에서 재현기간 1,000 년에 상응하는 극한 규모를 나타냈기 때문에 짧은 기간동안 수집된 관측자료만으로 규모를 평가하기 어렵다. 따라서 이를 평가하고자 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 자료를 이용하였다. 이 자료는 3,000 개의 연 최대 강우자료를 제공하고, 이를 토대로 통계적 모형 및 가정 없이 비모수적으로 10 년부터 1,000 년의 재현기간을 나타내는 지속시간 24 시간의 확률강우량을 산정했다. 산정된 d4PDF 의 확률강우량은 관측강우량의 확률강우량과 비교하였으며, 관측기간에 가까운 50 년의 재현기간에서는 두 확률강우량의 차이가 3.53%였지만 관측기간 (33 년)과 재현기간 (100 년 이상)의 차이가 증가할수록 오차가 10% 이상으로 증가하는 양상을 나타냈다. 이는 장기간 재현기간에서 관측강우량의 확률강우량은 불확실성을 내포하는 것을 의미한다. d4PDF 의 확률강우량에 대해서 2018 년 히로시마 호우사상은 300 년에 가까운 재현기간을 나타냈다. 미래 기후조건에서의 d4PDF 자료를 이용해 확률강우량을산정했으며, 현재 기후조건대비 미래 기후조건에서 10 년부터 1000 년의 재현기간을 나타내는 확률강우량은 모두 20% 이상으로 증가했다. 미래 기후조건의 확률강우량에 대해 2018 년 히로시마 호우사상은 100 년에 가까운 재현기간을 나타냈으며, 이는 미래 기후조건에서 히로시마 호우사상의 발생 확률이 0.33% (현재 기후)에서 1% (미래 기후)로 증가하는 것을 의미한다. 결과적으로, 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 는 현재 기후조건과 미래 기후조건하에서 극한 규모의 호우사상의 정량적인 평가에 유용하게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.399-399
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• 2011

최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.10
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• pp.857-866
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• 2009

In this study, basic data is consisted annual maximum rainfall at 56 stations that has the rainfall records more than 30years in Korea. The 14 probability distributions which has been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the basic data. The method of moments, method of maximum likelihood and probability weighted moments method are used to estimate the parameters. And 4-tests (chi-square test, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer von Mises test, probability plot correlation coefficient (PPCC) test) are used to determine the goodness of fit of probability distributions. This study emphasizes the necessity for considering the variability of the estimate of T-year event in hydrologic frequency analysis and proposes a framework for evaluating probability distribution models. The variability (or estimation error) of T-year event is used as a criterion for model evaluation as well as three goodness of fit criteria (SLSC, MLL, and AIC) in the framework. The Jackknife method plays a important role in estimating the variability. For the annual maxima of rainfall at 56 stations, the Gumble distribution is regarded as the best one among probability distribution models with two or three parameters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.173-178
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• 2008

확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.153-153
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• 2012

기후변화는 강우량, 기온, 해수면온도 등 많은 수문기상학적 요소에 영향을 끼치고 있으며 이러한 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서도 수공구조물의 설계에 직접적으로 영향을 끼치는 강우특성에 대한 연구는 기후변화로 야기되는 강우의 비정상성(non-stationary)을 중심으로 이루어지고 있다. 현재 수문설계량은 강우량의 빈도해석을 통해 산정되는데, 이러한 빈도해석은 기본적으로 연최대강우자료의 정상성(stationary)과 독립성(independent)을 가정하고 이루어진다. 그러나 기후변화로 연최대강우자료에 경향성이나 변동성이 나타남에 따라 경향성과 변동성을 고려할 수 있는 빈도해석 기법의 개발에 대한 필요성이 증가하고, 실제로 2000년대에 들어서면서부터 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 이루어지고 있다. 연최대강우자료의 정상성을 판단하기 위해 강우자료에 대한 경향성 분석을 수행하게 되는데, 경향성 분석을 위해 다양한 통계적 기법들이 적용되고 있다. 그러나 현재 경향성 분석방법의 적용에 대한 뚜렷한 기준이 없어 여러 가지의 경향성 분석 방법을 적용하여 다수의 분석방법별 결과를 종합하여 경향성 유무를 판단하고 있는 실정이며, 동일자료에 대해서도 연구에 따라 다른 결과가 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 경향성 분석방법의 기각력을 비교검토하여 경향성 분석방법의 적용에 필요한 기준을 제시하고자 한다. 이를 위해 경향성 분석을 위해 널리 사용되고 있는 t-test, Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test를 비교하고자 한다. 여기에서 t-test는 매개변수를 사용하는 매개변수적 방법이고, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 비매개변수적 방법이다. 귀무가설의 경우 t-test는 경향성이 없다고 가정하고 있는데 반해, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 경향성이 있다고 가정하고 있다. 기각력 검토를 위해서는 Monte Carlo simulation을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.323-327
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• 2004

우리나라의 경우 짧은 자료기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 확률강우량 추정시 불확실성이 커지는 문제가 있어 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 인구에서는 지역빈도해석 기법의 하나인 FORGEX 기법을 우리나라 강우자료에 적용하였다. 전국의 82개 기상청 산하 관측지점의 자료로부터 지속기간별 연최대 강우 자료를 추출하였으며, FORGEX 기법의 절차애 따라 확률강우량을 계산하고자 하는 지점을 중심으로 네트워크를 구성하였다 Netmax 계열을 이용하여 긴 재현기간에 내한 안정된 확률강우량을 추정할 수 있는 성장곡선을 유도할 수 있었다.