• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.2
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• pp.85-96
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• 2011

Probability plotting position is generally used for the graphical analysis of the annual maximum quantile and the estimation of exceedance probability to display the fitness between sample and an appropriate probability distribution. In addition, it is used to apply a specific goodness of fit test. Plotting position formula to define the probability plotting position has been studied in many researches. Especially, the GEV distribution which is an important probability distribution to analyze the frequency of hydrologic data was popular. In this study, the theoretical reduced variates are derived using the mean value of order statistics to derived an appropriate plotting position formula for the GEV distribution. In addition, various forms of plotting position formula considering various sample sizes and coefficients of skewness related with shape parameters are applied. The parameters of plotting position formulas are estimated using the genetic algorithm. The accuracy of derived plotting position formula is estimated by the errors between the theoretical reduced variates and those by various plotting position formulas including the derived ones in this study. As a result, the errors by derived plotting position formula is the smallest at the range of shape parameter with -0.25~0.10.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.5
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• pp.365-374
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• 2009

Probability plotting positions are used for the graphical display of annual maximum rainfall or flood series and the estimation of exceedance probability of those values. In addition, plotting positions allow a visual examination of the fitness of probability distribution provided by frequency analysis for a given data. Therefore, the graphical approach using plotting position has been applied to many fields of hydrology and water resources planning. In this study, the plotting position formula for the Gumbel distribution is derived by using the order statistics and the probability weight moment of the Gumbel distribution for various sample sizes. And then, the parameters of plotting position formula for the Gumbel distribution are estimated by using genetic algorithm. The appropriate plotting position formulas for the Gumbel distribution are examined by the comparison of root mean square errors and biases between theoretical reduced Gumbel variates and those calculated from derived and existing plotting position formulas. As the results, Gringorten's plotting position formula has the smaller root mean square errors and biases than any other formulas.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.2
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• pp.161-170
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• 2014

It is important to estimate an appropriate quantile for design of hydraulic structure. For this purpose, it is necessary to find the appropriate probability distribution which can represent the sample data well. Probability plot correlation coefficient test as one of goodness-of-fit test, is recently developed and has been known as a simple and powerful method. In this study, probability plot correlation coefficient test statistics using the plotting position considering the coefficients of skewness for the GEV distribution is derived, and represented by the regression equation. Monte-Carlo method is also performed to compare the rejection power between each method. As the results, the probability plot correlation coefficient test which is derived in this study is better than the others. In particular, when sample size is small and distribution has the shape parameter, rejection power of probability plot correlation coefficient test considering the coefficients of skewness is bigger than the others.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.39-39
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• 2015

극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.11a
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• pp.40-47
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• 2003

GIS는 공간과 관련된 문제를 해결하는데 있어 좋은 도구가 되며 도시성장 예측과 같은 문제에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 수도권 내에 위치한 수원지역을 대상으로 1960년대부터 1990년대까지의 도시성장에 관한 데이터베이스를 구축하고 도시의 물리적인 확산에 초점을 맞추어 모형의 핵심이 되는 공간 연관규칙을 추출하였다. 공간 연관규칙의 추출을 위해 GIS 공간 분석 기능과 데이터마이닝 기법을 이용하였으며, 규칙을 기반으로 모형을 작성하여 도시성장을 분석 및 예측하고 UGM(Urban Growth Model)과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1098-1102
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• 2004

본 연구에서는 수도권을 포함하는 한강하류부에서 가장 중요한 측수지점중 하나인 인도교지점의 연 최대 홍수량 자료에 내해서 빈도해석을 시행하였다. 자료를 3개의 자료(자료 I : $1918\~1940$, 자료 II: $1952\~2002$, 자료 III: 결측치를 제외한 $1918\~2002$)로 구분하였으며, 수문자료에 일반적으로 많이 사용하는 13가지 확률 분포형을 적용하여 매개변수를 추정한 뒤 적합성여부를 판정하였으며, 적합도 검정방법 및 도시적인 방법을 통하여 적정 확률분포형을 선정하였고, 채택된 분포형(gamma-3, GEV, Gumbel, Weibull-2)에 내하여 확률홍수량을 산정하였다. 또한, 위치도시공식(plotting position formula)과 역사적 홍수정보(historic information)를 이용한 빈도해석 결과와도 비교${\cdot}$분석하였다. 그 결과 확률분포형 가운데에는 GEV와 Gumbel 분포형이 인도교지점의 홍수빈도해석에 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.428-428
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• 2022

본 연구에서는 최근 RCM을 이용하여 생산된 미래 강우자료를 1시간강우량으로 변환하기 위한 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모델 기반의 강우분해기법을 개발하고 이를 기반으로 짧은 지속시간에 대한 확률강우량이 어떻게 변화하는지 전망해보고자 하였다. 강우분해기법의 성능평가는 관측자료를 이용하여 수행되었으며, 관측 시계열을 우수하게 모의했으나 일최대 시간 강수량이 20mm를 초과하는 경우 불확실성이 증가함에 따라 사용에 주의가 필요할 것으로 판단된다. 미래 확률강우량 전망결과는 모든 지점(울산, 부산, 창원, 밀양)에서 향후 재현기간별 1시간 확률강우량이 증가될 것으로 전망되었다. 울산과 밀양 지점의 경우, 재현기간에 클수록 증가율 또한 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났는데 이는 상대적으로 복잡한 산악지역 내 위치하고 있고, 다른 지점보다 산지효과 영향이 크기 때문으로 판단된다. 부산과 창원지점은 다른 두 지점에 비해 재현 기간별 확률강우량의 변동성이 크게 나타났는데, 이는 해안에 가깝에 위치해 있어 RCM별 불확실성이 다소 크게 작용한 것으로 판단된다. 특히 과거 200년 빈도 확률강우량 보다 미래 50년미만 빈도 확률 강우량이 더 커질 수 있는 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성이 포함되어 있는 결과이긴 하나 이러한 결과를 기반으로 곧 도래할 미래의 도시유역 방재성능 재정비가 필요할 것으로 사료된다. 아울러, 극한 강우발생 가능성이 높아질 수 있음을 의미하기 때문에 이에 대한 새로운 수자원의 이수와 치수 대비를 위한 구조적/비구조적 대책이 시급할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.399-400
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• 2017

홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.212-212
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• 2019

일반적으로 도시 우수 관망의 계획에 대부분 합리식 등을 이용하여 첨두유량만 검토하였기 때문에 설계 강우의 시간 분포 방법은 고려되지 않았다. 하지만 최근에는 집중 호우로 인한 침수 피해가 많이 발생함에 따라 하수도 시설물들의 연계를 통한 침수 해결이 요구되었고, 첨두 유출량뿐만 아니라 홍수 수문 곡선도 산정 할 수 있는 강우-유출 모형을 설계에 도입해야 할 필요성이 제기되었다. 그러나 현재까지 우수 관망 등 하수도 시설물에 대한 분석에 적합한 강우의 시간 분포 방법은 제시되지 않고 있다. 이에 본 연구는 실무적으로 널리 이용되고 있는 Huff 4분위 방법과 중 소규모 배수 시설물의 계획에 합리적이라고 알려져 있는 ABM(alternating block method) 방법을 비교 검토하여 도시 우수 관망 해석에 적합한 강우의 시간 분포 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 동해 기상 관측소의 관측 강우자료를 이용하여 강우-빈도 해석을 수행하였고, 다양한 유역 규모에 대한 적용을 위해 임의의 13개 유역을 대상으로 SWMM을 이용하여 홍수량을 분석하였다. 도시 유역의 우수 관망 계획에 적합한 확률 강우의 시간 분포 방법을 결정하기 위해 실제 강우 현상의 재현성, 소규모 배수 구역에 대한 첨두 홍수량 산정의 정확성, 우수 관망의 연속성을 고려한 계획의 3가지 관점에 대하여 검토하였다. 우선, 실제 강우 현상의 재현에 있어서 실제의 시간 최대 강우량의 발생분위가 대부분 강우의 지속기간 중 40~50% 사이에 위치하는 것을 감안할 때, ABM의 시간 분포 형태와 유사한 것으로 검토되었다. 두 번째 첨두 홍수량 산정의 정확성 면에서는 시간 단위 자료를 이용하여 유도되어 시간 단위 이하의 지속기간에 대한 확률 강우량 산정에 불확실성이 큰 Huff 방법보다는 ABM에 의한 시간분포 방법이 보다 적절한 것으로 분석되었다. 세 번째로 우수 관망의 연속성을 고려한 계획에서는 소규모 배수 구역 내에 존재하는 다수의 관거를 동시에 고려해야 하는 도시 우수 관망의 특성 상, 동일 지속기간의 확률 강우량에 대한 시간 분포를 적용하는 것이 합리적이다. 이에 배수 면적별로 임계 지속기간이 상이한 Huff 방법보다는 홍수량이 수렴하는 ABM의 24시간 시간 분포를 이용하는 것이 적용에 유리한 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 합리적인 도시 우수 관망 설계 기술을 구현하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.