• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.628-632
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• 2012

우리나라의 최근 30년(1981-2010년)간 연 강수량은 1307.7mm로 세계 평균보다 크지만 좁은 국토면적과 높은 인구밀도로 1인당 수자원 강수량은 세계평균의 1/8에 지나지 않아 물 부족국가로 분류되고 있다. 기후 및 지형적 영향으로 매년 홍수와 가뭄이 반복되고 기상이변으로 더욱 심화되고 있는 실정이다. 최근 기후변화에 따른 저수지의 이 치수 능력을 강화하는 저수지 둑높이기 사업이 시행되고 있다. 이에 따라서 용수량이 증가함으로 치수 대책이 반드시 필요하다. 이를 위해서 반드시 체계적인 계측이 필요하고 수요 공급의 시스템적인 관리 체계가 필요하다. 본 연구에서는 저수지 유입량 및 공급량에 대한 정량적인 해석을 위해서 현재 용덕저수지에서 계측되고 있는 자료의 신뢰성 분석, 계측자료를 통해 유입량 및 공급량 분석, 이론에 의한 유입량 및 공급량 분석, 계측과 이론에 의한 무효 방류량 분석을 실시하였고, 저수지 계측 시스템의 방향을 제시하기 위해서 모의 및 계측결과의 비교를 통한 저수지 운영의 효율성 분석, 계측자료의 부족함과 이론식의 비현실성 파악, 무효방류량의 계측 필요성을 파악하였다. 이 결과를 바탕으로 Smart Water Grid의 개념을 도입하여 저수지 유역의 Proto Type을 제시하고 수자원의 효율적 운영을 위해 추가적인 계측 지점을 제안하였다. 또한 기존 시스템의 관측 및 분석 모듈을 분석하여 계측을 통한 통합적인 수자원 관리 시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.153-153
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• 2015

최근 지구온난화와 같은 기후변화로 인한 기상이변으로 홍수, 태풍 등이 빈번히 발생하면서 지면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있으며, 이러한 기상 이변으로 인한 피해를 최소화 하기 위하여 기후변화가 수문량에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받으며, 이를 바탕으로 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 통하여 강수를 분석하는 방법이 있다. 동으로는 태평양을 마주한 아시아 대륙 끝에 위치한 우리나라의 지형적 특성상, 강수 현상에 있어 대륙과 해양의 영향을 모두 받은 위치에 있다. 따라서 우리나라의 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 분석할 경우 대륙에서의 기상변화를 반영한 기상인자와 더불어 태평양에서의 기상변화를 반영한 모든 기상인자를 적용할 필요가 있다고 판단되어 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 자료기간이 30년 이상인 주요 지점의 강수량 자료를 바탕으로 Empirical Mode Decomposition(EMD)을 이용하여 과거의 기후변화에 따른 강수량 변동성과 경향성에 대하여 분석하고, 이를 다양한 기상인자와의 지연상관관계를 분석함으로써, 기후변화에 따른 우리나라 강수량의 변동이 어느 요소에 민감한지를 판단해 보고, 상관관계가 높은 지연개월 수를 판단하여기상인자를 통한 강수량의 예측 가능성을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.351-351
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• 2017

2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1453-1463
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• 2016

The most useful financial risk measure may be VaR (Value at Risk) which estimates the maximum loss amount statistically. The VaR tends to be estimated in many industries by using transformed univariate risk including variance-covariance matrix and a specific portfolio. Hong et al. (2016) are defined the Vector at Risk based on the multivariate quantile vector. When a specific portfolio is given, one point among Vector at Risk is founded as the best VaR which is called as an alternative VaR (AVaR). In this work, AVaRs have been investigated for multivariate normal distributions with many kinds of variance-covariance matrix and various portfolio weight vectors, and compared with VaRs. It has been found that the AVaR has smaller values than VaR. Some properties of AVaR are derived and discussed with these characteristics.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.359-360
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• 2013

지구온난화는 특정지역에서 폭우, 폭설 등 기상이변으로 나타나고 있다. 이러한 기상이변을 해석하기 위해서는 미래기후시나리오 데이터를 기반으로 전 지구적인 종합적인 분석이 필요하다. 하지만, 지역별로 기후정보 데이터를 통합하고 사용 자기 필요로 하는 지역을 추출하기 위해서는 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 시스템과 저장공간이 필요하다. 그리하여 본 연구에서는 아시아 태평양 지역의 기후자료를 기반으로 온도, 습도, 풍향 등 기후 및 응용분야에서 요구하는 정보를 제공하기 위한 인터페이스를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.217-217
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• 2016

강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.113-122
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• 2016

Longitudinal data often occur in prospective follow-up studies. Joint model for longitudinal data and failure time has been applied on several works. In this paper, we extend it to the case where longitudinal data involve informative observation time process as well as competing risks survival times. We use a likelihood approach and derive an EM algorithm to obtain maximum likelihood estimate of parameters. A suggested joint model allows us to make inferences for three components: longitudinal outcome, observation time process and competing risk failure time. In addition, we can test the association among these components. In this paper, liver cirrhosis patients' data is analyzed. The relationship between prothrombin times measured at irregular visiting times and drop outs is investigated with a joint model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.393-393
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• 2011

최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.3
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• pp.225-236
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• 2024

To prepare for the impending climate crisis, it is necessary to establish policies and strategies based on scientific predictions and analyses of climate change impacts. For this, climate change should be considered, however, in conventional scenario-led approach, researchers select and utilize representative climate change scenarios. Using the representative climate change scenarios makes prediction results high uncertain and low reliable, which leads to have limitations in applying them to relevant policies and design standards. Therefore, it is necessary to utilize scenario-neutral approach considering possible change ranges due to climate change. In this study, hydrologic risk was estimated for Boryeong after generating 343 time series of climate stress and calculating drought return period from bivariate drought frequency analysis. Considering 18 scenarios of SSP1-2.6 and 18 scenarios of SSP5-8.5, the results indicated that the hydrologic risks of drought occurrence with maximum return period ranged 0.15±0.025 within 20 years and 0.3125±0.0625 within 50 years, respectively. Therefore, it is necessary to establish drought policies and countermeasures in consideration of the corresponding hydrologic risks in Boryeong.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.2
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• pp.161-172
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• 2024

A Copula approach has the advantage of providing structural dependencies for representing multivariate distributions for the hydrometeorological variable marginal distribution involved, however, copulas are inflexible for extending in high dimensions, and satisfy certain assumptions to make the dependency. In addition, since the process of estimating design rainfall under the future climate associated with durations given a return period is mainly analyzed by 24-hour annual maximum rainfalls, the dependency structure contains information only on the daily and sub-daily extreme precipitation. Methods based on bivariate copula do not provide information for other duration's dependencies, which causes the intensity to be reversed. The vine copula has been proposed to process the multivariate analysis as vines consisting of trees with nodes and edges connecting pair-copula construction. In this study, we aimed to downscale under climate change to produce sub-daily extreme precipitation data considering different durations based on vine copula.