• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.1007-1015
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• 2013

A stochastic probability model based on the non-homogeneous Poisson process is represented that can correctly analyze the time-dependent linear and nonlinear behaviors of total damage over the occurrence process of loads. Introducing several types of damage intensity functions, the probability of failure and the total damage with respect to mean time to failure has been investigated in detail. Taking particularly the limit state to be the random variables followed with a distribution function, the uncertainty of that would be taken into consideration in this paper. In addition, the stochastic probability model has been straightforwardly applied to the rubble-mound breakwaters with the definition of damage level about the erosion of armor units. The probability of failure and the nonlinear total damage with respect to mean time to failure has been analyzed with the damage intensity functions for armor units estimated by fitting the expected total damage to the experimental datum. Based on the present results from the stochastic probability model, the preventive management for the armor units of the rubble-mound breakwaters would be suggested to make a decision on the repairing time and the minimum amounts repaired quantitatively.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.9
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• pp.709-722
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• 2007

The floods of Korea happens periodically during summer. The cause of heavy rain that provokes floods can be classified into typhoon and localized downpour. The typhoon happens in the tropical region. It causes one of the worst damage to Korea by extreme rainfall and strong wind. Usually, it is known that the flood damage by the typhoon is larger than that by the localized downpour. Therefore, this study classified rainfall events into typhoon events and localized downpour events based on the cause. Through statistical analyses of the rainfall data, this study investigated special quality of the rainfall during the time of typhoon. In analysis results, probability Precipitation calculated by the typhoon events were exposed bigger than that calculated by all rainfall events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.935-935
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• 2012

우리나라에 많은 강수를 유발시키는 호우원인에는 크게 태풍, 집중호우를 들 수 있으며 태풍과 집중호우는 우리나라에 막대한 홍수피해를 야기하고 있다. 그러므로 태풍과 집중호우의 발생으로 인한 홍수 피해를 저감시킬 필요성이 있으며, 이러한 문제는 해결해 나가야하는 필수 과제 중 하나라 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라를 비교적 잘 표현해주는 지점 21개 관측소를 선정하였으며 1979년~2009년까지의 태풍과 집중호우를 구분하여 지속시간 24시간 연초과치자료를 구축하였고 매개변수적 지점 빈도해석을 통해 재현기간별 확률 강우량을 추출하여 전기간에 대한 확률강우량과 비교, 분석을 하고자 하였다. 분석결과 태풍, 집중호우 모두 저빈도의 경우는 전기간에 대한 확률강우량이 대부분 컸으나 고빈도의 확률 강우량의 경우 전기간 강우사상에 의한 확률강수량 보다 집중호우, 태풍에 의한 확률 강우량이 큰 지점이 발생 함을 알 수 있었다. 그러므로 태풍 및 집중호우의 영향을 받는 주요지점들의 경우 태풍, 집중호우만을 고려하여 확률 강우량을 산정하는 것이 방재 및 치수적인 면에서 필요하다고 판단되며, 고빈도에 대한 확률 강우량 산정시 태풍, 집중호우에 의한 확률강우량을 산정하여 비교 및 검토가 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.352-352
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• 2011

최근 이상기후 및 집중호우 등의 영향으로 국지적으로 큰 강우가 발생하여 재산피해 및 인명피해를 발생시키고 있으며, 과거 강우발생 빈도에 비하여 큰 강우가 발생되고 있다. 이러한 증가되는 추세에 대하여 확률강우량 산정시 반영하고 있는 추세이며(한만신, 2005), 이렇게 반영된 결과는 확률강우량의 증가와 함께 설계시 반영되어 안전하게 수공구조물을 시공하게 된다. 하지만, 이러한 강우의 경향을 단순하게 증가추세로만 판단하여 미래의 강우를 증가라는 개념으로 검증 절차없이 도입하기에는 과대 추정될 우려가 있으며, 과대 추정된 확률강우량은 결국 시공비의 증가를 유도하여 경제적으로 불이익이 발생한다. 따라서, 과거의 강우자료를 통하여 분석된 최근의 강우 예측결과가 어느정도의 타당성을 갖고 설계된 것인지 판단하여 향후 강우 예측을 통한 확률강우량 산정시 반영하여야 할 것으로 판단된다. 본 연구에는 강우 예측을 위하여 사용되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 인천지역의 1961년~2005년까지의 강우자료를 이용하여 2010년까지의 강우를 예측함으로써 실제 강우자료와의 비교를 통하여 강우 예측의 신뢰성을 검토하여 미래 강우에 대한 예측에 있어서 보다 신뢰성을 확보하고자 하였다. 또한, 강우추세에 의한 인천지역의 확률강우량을 산정함으로써 동일 유역에서의 다른 분포형이나 확률강우를 사용함으로써 발생되는 설계의 혼란을 방지하고자 한다. 본 연구를 위하여 인천지방 기상대의 관측자료를 이용하여 1961년부터 2010년까지의 분단위 강우자료를 획득하였으며, 임의시간에 의한 지속시간별 최대강우량을 산정함으로써 기존의 설계에서 사용되어 왔던 고정시간의 환산계수 대신 실제 최대강우량을 이용함으로써 강우 예측에 대한 정확도를 향상하였고, 확률강우강도식 선정시 지역 강우 특성을 고려하여 결정하여야 한다는 결론을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.377-377
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• 2020

이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.25 no.2
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• pp.52-62
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• 2013

A stochastic Markov process (MP) model has been developed for evaluating the probability of failure of the armor unit of rubble-mound breakwaters as a function of time. The mathematical MP model could have been formulated by combining the counting process or renewal process (CP/RP) on the load occurrences with the damage process (DP) on the cumulative damage events, and applied to the armor units of rubble-mound breakwaters. Transition probabilities have been estimated by Monte-Carlo simulation (MCS) technique with the definition of damage level of armor units, and very well satisfies some conditions constrained in the probabilistic and physical views. The probabilities of failure have been also compared and investigated in process of time which have been calculated according to the variations of return period and safety factor being the important variables related to design of armor units of rubble-mound breakwater. In particular, it can be quantitatively found how the prior damage levels can effect on the sequent probabilities of failure. Finally, two types of methodology have been in this study proposed to evaluate straightforwardly the repair times which are indispensable to the maintenance of armor units of rubble-mound breakwaters and shown several simulation results including the cost analyses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.196-196
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Fire Science and Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.15-21
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• 1998

In this research, we studied reach the conclusion with more probability for predicting the severity which based on fire cases in domestic department stores for last 30 years. Considering the number of yearly fire cases in department stores and the cost of damage, we set the risk level. Moreover, this research shows the severity of fire in department stores through its scenario applying to FPETOOL program which NIST in USA has developed. By the result of FPETOOL program operation, we could acquired information about the time reaching the point where people are in danger in temperature, smoke layer and gas concentration. When a fire breaks out in a department store, a great loss of property and life is significant, as well as the potential risk is awfully considerable. Therefore, we should prevent a five from occuring.