The techniques of GIS and remote sensing are being applied to hydrology, geomorphology and various field of studies are performed by many researcher, related those techniques. In this paper, curve number change detection is tested according to soil map and land cover in mountain area. Neural networks method is applied for land cover classification and GIS for curve number calculation. The first, sample area are selected and tested land cover classification, NN(84.1%) is superior to MLC(80.9%). So we selected NN with land cover classifier. The second, curve number from the land cover by neural network classifier(57) is compared with that(curve number) from the land cover by manual work(55). Two values are so similar. The third, curve number classified by NN in sample area was applied and tested to whole study area. As results of this study, it is shown that curve number is more exact and efficient by using NN and GIS technique than by (using) manual work.
It is very important to select appropriate distributions for hydrological data in planning and designing hydraulic structures. Also, it is necessary to check whether the selected distribution reproduces the statistical characteristics of the real data. In this study, the parameters of the two- and three-parameter gamma, two- and three-parameter lognormal, Gumbel, two- and three-parameter log-Gumbel, GEV, log-Pearsonn type III, two- and three-parameter Weibull, four- and five-parameter Wakeby distributions were estimated for the rainfall data of 22 sites in Korea with 7 different durations based on the methods of moments, probability weighted moments, and maximum likelihood. And the validity conditions were checked for the estimated parameters. The separation effect for each distribution was examined throught 10,000 simulations using the estimated parameters. As results, the separation effect was the smallest: log-Pearson type III for moment method, log-Pearson type III and GEV for probability weighted moment method, and GEV for maximum likelihood method. However, it is large for the two-parameter distributions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.183-183
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2018
최근 국지성 호우와 홍수, 그리고 극심한 가뭄과 같은 기후변화로 인한 극치수문현상이 빈번하게 관측되고 있다. 이는 과거와는 다른 양상의 강우사상으로 광화문(2010), 강남역(2010), 청계천(2010), 청주(2017), 부산(2017) 등 주요 도심지역에 내수침수로 인한 막대한 인명, 재산 피해를 발생시켰으며, 피해의 빈도와 강도가 증가되고 있는 추세이다. 특히 기후변화에 따른 강우강도의 증가는 설계홍수량의 변화를 초래하며, 그로 인해 홍수 위험도 증가와 치수안전도 감소 등 수공구조물의 설계기준에 불확실성을 증가시키는 원인이 되고 있다. 최근 국내에서도 기후변화에 따른 수공시설물 설계빈도 상향에 대한 필요성이 대두되고 있으나 기후변화의 불확실성 및 기후시나리오의 한계로 인해 정량적 분석결과가 제시되지 않아 정책 수립에 반영하기 현실적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수특성에 대한 도시유역의 영향을 평가하기 위하여 서울 효자배수분구를 대상유역으로 선정하고, 과거관측자료 기준 S0 대비 상세화 기법(Downscaling) 및 편의보정(Bias Correlation)으로 생성된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA(RCM)모델을 통해 생산된 S1, S2, S3 기간의 확률강우량의 변화를 평가하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량 및 침수면적 산정하고 기후변화 기간별 변동성을 분석하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물의 설계빈도인 10년빈도를 3사분위값을 기준으로 할 때 50년과 70년 이상의 미래를 가정할 경우 각각 약 10%, 20%의 확률 홍수량이 증가가 예상되었다. 이러한 결과 현재 구축되어 있는 배수시스템의 설계빈도를 크게 상회하는 값으로 도시배수시스템에 많은 어려움을 줄 것으로 예상되며, 정량적 평가 결과가 기후변화 적응 대책 신규 시설물 설계시 참고할 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.45-45
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2017
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Lee, Jeong Ju;Kang, Shin Uk;Chun, Gun Il;Kim, Hyeon Sik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.14-14
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2020
일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ2, K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.3
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pp.147-160
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2020
A stochastic probabilistic model for harbor structures such as rubble-mound breakwater has been formulated by using the generalized Wiener process considering the nonlinearity of damage drift and its nonlinear uncertainty, by which the damage path with real-time can be tracked, the residual useful lifetime at some age can also be analyzed properly. The formulated stochastic model can easily calculate the probability of failure with the passage of time through the probability density function of cumulative damage. In particular, the probability density functions of residual useful lifetime of the existing harbor structures can be derived, which can take into account the current age, its present damage state and the future damage process to be occurred. By using the maximum likelihood method and the least square method together, the involved parameters in the stochastic model can be estimated. In the calibration of the stochastic model presented in this paper, the present results are very well similar with the results of MCS about tracking of the damage paths as well as evaluating of the density functions of the cumulative damage and the residual useful lifetime. MTTF and MRL are also evaluated exactly. Meanwhile, the stochastic probabilistic model has been applied to the rubble-mound breakwater. The related parameters can be estimated by using the experimental data of the cumulative damages of armor units measured as a function of time. The theoretical results about the probability density function of cumulative damage and the probability of failure are very well agreed with MCS results such that the density functions of the cumulative damage tend to move to rightward and the amounts of its uncertainty are increased as the elapsed time goes on. Thus, the probabilities of failure with the elapsed time are also increased sharply. Finally, the behaviors of residual useful lifetime have been investigated with the elapsed age. It is concluded for rubble-mound breakwaters that the probability density functions of residual useful lifetime tends to have a longer tail in the right side rather than the left side because of the gradual increases of cumulative damage of armor units. Therefore, its MRLs are sharply decreased after some age. In this paper, the special attentions are paid to the relationship of MTTF and MRL and the elapsed age of the existing structure. In spite of that the sum of the elapsed age and MRL must be equal to MTTF deterministically, the large difference has been shown as the elapsed age is increased which is due to the uncertainty of cumulative damage to be occurred in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.279-279
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2020
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
This paper compares the fatigue behaviors of concretes subjected to flexural and split-tensional loadings, and proposes the fatigue reliability models based on experimental results and reliability analysis. The fatigue tests were performed for the specimens of $150 mm{\times}75 mm$ split tensional cylinders and $150 mm{\times}150 mm{\times}550 mm$ flexural beams under constant loadings at three levels (70, 80 and $90\%$) with 0.1 stress ratio, 20 Hz loading speed and sine wave. The reliability analysis on fatigue data was based on Weibull distribution of two-parameters. From fatigue test results, two criteria were proposed to reject the experimental fatigue data because of statistical variation of concrete fatigue data. Two parameters ($\alpha$and u) of Weibull distribution were obtained using graphical method, moment method and maximum likelihood method. The probability density function(P.D.F) and cumulative distribution function(C.D.F) of the Weibull distribution for fatigue life of pavement concrete were derived for various stress levels using parameters, $\alpha$ and u. The goodness-of-fit test by Kolmogorov-Smirnov test was acceptable at $5\%$ level of significance. Based on reliability analysis, a fatigue model for pavement concrete was proposed and compared from existing models.
Kim, Byung-Sik;Lee, Jung-Ki;Kim, Hung-Soo;Lee, Jin-Won
Journal of Wetlands Research
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v.13
no.3
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pp.499-514
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2011
An underlying assumption of traditional hydrologic frequency analysis is that climate, and hence the frequency of hydrologic events, is stationary, or unchanging over time. Under stationary conditions, the distribution of the variable of interest is invariant to temporal translation. Water resources infrastructure planning and design, such as dams, levees, canals, bridges, and culverts, relies on an understanding of past conditions and projection of future conditions. But, Water managers have always known our world is inherently non-stationary, and they routinely deal with this in management and planning. The aim of this paper is to give a brief introduction to non-stationary extreme value analysis methods. In this paper, a non-stationary hydrologic frequency analysis approach is introduced in order to determine probability rainfall consider changing climate. The non-stationary statistical approach is based on the conditional Generalized Extreme Value(GEV) distribution and Maximum Likelihood parameter estimation. This method are applied to the annual maximum 24 hours-rainfall. The results show that the non-stationary GEV approach is suitable for determining probability rainfall for changing climate, sucha sa trend, Moreover, Non-stationary frequency analyzed using SOI(Southern Oscillation Index) of ENSO(El Nino Southern Oscillation).
This paper is described as an experimental analysis for the probabilistic directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to derive acceptable design rankings, PK factors, and PD factors. In order to determine an appropriate distribution for acceptable design rankings, 12 probability distribution functions were employed. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. The goodness of fit test was performed with a Kolmogorov-Smirnov test. The Beta General distribution among the probability distributions was selected as an appropriate model for 2 lane roadways. On the other hand, the Weibull distribution is superior for 4 lanes. The method of the inverse cumulative distribution function came up with an acceptable design ranking of design for LOS D. An acceptable design ranking of 2 lanes is 190, while an acceptable design ranking for 4 lanes is 164. The PK factor and PD factor of 2 lanes was elicited for 0.119 (0.100-0.139) and 0.568 (0.545-0.590), respectively. On the other hand, the PK factor and PD factor for 4 lanes was elicited as 0.106 (0.097-0.114) and 0.571 (0.544-0.598), respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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