Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1072-1076
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2008
본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 기본으로 각 지속기간별 L-모멘트값을 산정하고, 한강유역에 적합한 빈도해석기법을 정의하기 위하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분을 위한 군집분석을 수행하기 위하여 각 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 변수로 사용하였다. 군집분석 기법인 Ward, 평균연결법, Fuzzy-c means, Two-Step방법을 이용하여 지역구분을 실시하였다. GIS를 이용하여 각 방법들을 이용하여 군집된 결과를 도시한 결과 Fuzzy-c means방법으로 구분된 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 구분된 지역의 동질성 여부를 판단하고 적정 분포형을 선정하였으며 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 통하여 빈도별 확률 수문량을 산정하였다. 산정된 결과의 정확도 알아보기 위해 모의발생을 시킨 후, 각 기법별로 산정된 상대 평균 제곱근 오차(Relative Root Mean Square Error, RRMSE)를 비교 분석한 결과 대체적으로 지수홍수법과 계층적 방법이 낮은 RRMSE를 나타냈다. 따라서 한강유역에서는 지수홍수법과 계층적 방법을 적용한 지역빈도해석이 적합한 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1287-1291
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2009
최근 극심한 가뭄은 전년도 홍수기 이후 강수량이 예년 평균 강수량대비 약 60%정도이고 댐유입량은 예년 평균 유입량대비 약 30%로써 매우 극심한 가뭄을 겪고 있다. 따라서 강원도 태백지역을 비롯하여 전라 및 경상남도지역에 제한급수 등이 이루어지고 있는 실정이다. 또한 기상청 전망에서도 금년 홍수기전까지 가뭄이 지속될 것이라는 보도가 나오고 있어 향후에도 매우 어려운 상황이 지속될 것으로 예상된다. 따라서 이러한 악조건하에서 우리가 대체할 수 있는 방법중의 하나로서는 가용한 수자원량과 향후 예상되는 유입량에 대한 정량적 판단을 통해 수자원의 효율적인 관리일 것이다. 이에 본 연구에서는 이수기 저수지의 효율적 운영을 위해서 기존에 이용되고 있는 저수지에서의 빈도유입량 산정방법을 개선하여 보다 적정한 운영이 이루어질 수 있도록 하고자 한다. 현재 수자원공사에서는 이수기 유입량 빈도분석을 위해 연속된 수문량이 가지고 있는 주기특성을 반영한 수문량 누가방식(누가차분법)을 채택하여 실무에서 이용하고 있다. 그러나 해당방법은 누가기간에서 산정된 빈도값의 차분량 계산시 부분적으로 음(-)의 값이 산출되고 갈수빈도가 증가함에도 수문량이 증가하는 이상 현상이 발생할 뿐만아니라 빈도분석 초기에는 극한 가뭄이 오고 분석기 말에는 평년수준의 유입량이 유입되는 것으로 분석되어 효율적인 저수지 운영이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상기 문제들을 해결할 수 있는 새로운 갈수빈도유입량의 분해방법을 제시하고 이에 대한 검증을 위해 금번 가뭄 패턴과 비교 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.169-173
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2008
본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
Seo, Miru;Lee, Joohyung;Kim, Gyobeom;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.169-169
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2021
통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 km = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 km = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.
This study is aimed at identifying the association of change of travel frequencies with information and communications technologies, commuting behavior for 995 workers in the Korea Capital Region. The study surveyed total 995 commuters whose their individual character, commuting behavior, land use as well as ICTs. The measures of the commuting behavior was comprised of a main commuting mode, a use tern, total travel time, and those of land use was the distance from house/office to subway station, and those of ICTs was data and information collection, communication and leisure, online selling or purchases, finance and a civil application, cellular phone service using capacity and so on. The results indicate that commuting behavior, land use, and ICTs are positively associated to change of travel frequencies. Specifically, longer total travel time, or far from house/office to subway station, tend to reduce commuting behavior and collect data and information through internet
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.978-978
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2012
최근 들어, 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 홍수와 가뭄 등과 같은 자연재해가 과거에 비해 빈번히 발생되고 있으며 그로인한 수많은 인명 및 재산피해가 나타나고 있다. 특히, 가뭄의 경우 홍수 등 여타의 수문학적 재해에 비해 서서히 장기간에 걸쳐 피해를 유발하고 있는데 미국해양기상청(NOAA)에서 선정한 20세기 최대의 자연재해 중 상위 5위안에 4개의 가뭄이 기록될 정도로 그 피해가 심각한 것으로 나타나고 있다. 우리나라 역시 5년에 한번 꼴로 심한가뭄이 발생하는 등 가뭄의 발생주기가 점차 짧아지고 있어 이에 대한 대비가 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 가뭄지수를 이용한 통계학적 분석을 통해 과거가뭄사상을 정량적으로 평가하고자 한다. 본 연구에서는 관측자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청 산하 59개 기상관측소를 대상으로 하였으며 1976~2010년(35년)의 자료를 이용하여 SPI(6)를 산정하였다. 분석방법으로는 한반도 가뭄의 발생빈도를 추정하기 위하여 Drought Spell 분석을 실시하였으며 한반도를 대상으로 극심한 가뭄에 대한 가뭄우심지역을 평가하기 위하여 지속기간별 가뭄빈도해석을 통해 SDF 곡선을 작성하고 이를 이용하여 가뭄우심도(Drought Potential Hazard Map)를 작성하였다. 가뭄단계별 발생빈도를 분석한 결과, 금강, 낙동강, 섬진강유역에서 심한가뭄과 극한가뭄단계의 발생빈도가 높게 나타났으며 가뭄빈도해석을 통해 작성된 SDF 곡선에서도 한강유역에 위치한 서울관측소에 비해 금강, 낙동강, 섬진강 유역에 위치한 대전, 대구, 광주 관측소의 재현기간별 가뭄심도가 낮게 나타났다. 가뭄빈도해석을 통해 작성된 가뭄우심도에서는 한강 유역과 낙동강 유역의 상류에 비해 금강, 섬진강, 영산강 유역이 가뭄에 취약한 지역으로 분석되어 가뭄단계별 발생빈도와 유사한 결과를 나타내었다. 또한, 동일한 재현기간에서 지속기간이 길어질수록 가뭄의 심도가 감소하는 것으로 분석되었다. 유역별 가뭄심도를 비교한 결과에서는 재현기간 200년 빈도, 지속기간 3개월의 가뭄심도의 경우, 섬진강 유역(-2.89)에서 한강(-2.13), 낙동강(-2.72), 금강(-2.45), 영산강(-2.73)유역에 더욱 극심한 가뭄을 나타내고 있었으며 지속기간 6개월의 가뭄심도에서도 동일한 결과를 나타내었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.414-414
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2011
우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.
이 연구는 인터넷 소비자들의 행동에 관한 연구의 일부로, 인터넷 구매자들의 구매 빈도와 그들의 인터넷에 대한 태도, 구매 동기, 인터넷 사용, 인구통계적 특성과의 관계를 살펴보았다. Georgia Institute of Technology의 Graphic Visualization and Usability Center에서 실시된 설문조사를 통해 수집된 자료를 요인분석과 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과. 인터넷 쇼핑에 대한 소비자들의 태도(상대적 잇점. 안전성), 인터넷 판매자에 대한 소비자들의 태도(고객 서비스). 인터넷 브라우징 빈도, 소득, 교육이 인터넷 구매자들의 구매 빈도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
ln this study, a computerized prototype program was developed with frequency analysis system as a main system and data base as sub-items to utilize data. Through use of gate-by-gate analysis and minimal cut set using boolean algebra, the frequency analysis program peformed the qualitative approach for the accident development path and a quantitative risk analysis. In conclusion, it is thought that the resulting installation will be effective for lessening the probability of accidents through use of this lower cost software.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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