최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
가스관, 송유관 등의 배관구조물은 주요자원의 수송을 책임지는 핵심 지하시설물 중 하나이다. 이들은 사고 및 자연적인 노후화로 인해 국부적인 손상이 발생할 위험에 노출 되어있다. 하지만 대부분의 배관구조물은 지하의 좁은 공간에 복잡하게 연결되어있기 때문에 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는데 어려움이 있었다. 이러한 지금까지 관리방식의 한계점을 극복하기 위해 최근 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 온라인 방식의 상시적 구조물 건전성 평가방법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 전기-역학적 임피던스 기반의 실시간 배관 구조물 건전성 평가방법에 대하여 연구하였다. 배관 구조물에 발생하기 쉬운 볼트 풀림과 균열의 두 가지 국부손상을 가정하였고 압전효과를 가진 PZT와 MFC 센서를 이용하여 구조물의 상태에 따른 임피던스를 계측하여 손상탐색 실험을 수행하였다. 하나의 센서로 가진과 센싱을 동시에 수행할 수 있는 저비용 셀프센싱 기법을 사용하였고 배관 상태에 대한 객관적인 판단을 위해 손상지수인 RMSD 값을 사용하여 계측된 신호를 이용하여 손상의 정도를 정량화 시켰다. 손상여부의 판단을 위해 일반 극치 분포를 이용하여 최적화된 통계적인 정상상태의 임계값을 설정하였다. 위와 같은 실험적 연구과정을 통해 제안된 실시간 배관 구조물 건전성 평가 방법의 타당성과 효율성을 확인해 보았다.
This study was conducted to derive optimal design floods by Generalized Extreme Value (GEV) distribution for the annual maximum series at ten watersheds along Han, Nagdong, Geum, Yeongsan and Seomjin river systems. Adequacy for the analysis of flood data used in this study was established by the tests of Independence, Homogeneity, detection of Outliers. L-coefficient of variation, L-skewness and L-kurtosis were calculated by L-moment ratio respectively. Parameters were estimated by the Methods of Moments and L-Moments. Design floods obtained by Methods of Moments and L-Moments using different methods for plotting positions in GEV distribution were compared by the Relative Mean Errors(RME) and Relative Absolute Errors(RAE). The results were analyzed and summarized as follows. 1. Adequacy for the analysis of flood data was acknowledged by the tests of Independence, Homogeneity and detection of Outliers. 2. GEV distribution used in this study was found to be more suitable one than Pearson type 3 distribution by the goodness of fit test using Kolmogorov-Smirnov test and L-Moment ratios diagram in the applied watersheds. 3. Parameters for GEV distribution were estimated using Methods of Moments and L-Moments. 4. Design floods were calculated by Methods of Moments and L-Moments in GEV distribution. 5. It was found that design floods derived by the method of L-Moments using Weibull plotting position formula in GEV distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by method of moments using different formulas for plotting positions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Relative Absolute Errors.
본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order for LH-moments of the annual maximum series at fifteen watersheds. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized Extreme Value (GEV) in the first report of this project. Parameters of GEV distribution and flood flows of return period n years were derived by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments. Frequency analysis of flood flow data generated by Monte Carlo simulation was performed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments using GEV distribution. Relative Root Mean Square Error. (RRMSE), Relative Bias (RBIAS) and Relative Efficiency (RE.) using methods of L, Ll , L2, L3 and L4-moments for GEV distribution were computed and compared with those resulting from Monte Carlo simulation. At almost all of the watersheds, the more the order of LH-moments and the return periods increased, the more RE became, while the less RRMSE and RBIAS became. The Absolute Relative Reduction (ARR) for the design flood was computed. The more the order of LH-moments increased, the less ARR of all applied watershed became It was confirmed that confidence efficiency of estimated design flood was increased as the order of LH-moments increased. Consequently, design floods for the appled watersheds were derived by the methods of L3 and L4-moments among LH-moments in view of high confidence efficiency.
Guyed mast structures exhibit characteristics such as high flexibility, low mass, small damping ratio, and large aspect ratio, leading to a complex wind-induced vibration response mechanism. This study analyzed the time- and frequency-domain characteristics of the wind-induced response of a guyed mast structure using measured acceleration response data obtained from the Shenzhen Meteorological Gradient Tower (SZMGT). Firstly, 734 sets of 1-hour acceleration samples measured from 0:00 October 1, 2021, to 0:00 November 1, 2021, were selected to study the vibration shapes of the mast and the characteristics of the generalized extreme value (GEV) distribution. Secondly, six sets of typical samples with different vibration intensities were further selected to explore the Gaussian property and modal parameter characteristics of the mast. Finally, the modal parameters of the SZMGT are identified and the identification results are verified by finite element analysis. The findings revealed that the guyed mast vibration shape exhibits remarkable diversity, which increases nonlinearly along the height in most cases and reaches a maximum at the top of the tower. Moreover, the GEV distribution characteristics of the 734 sets of samples are closer to the Weibull distribution. The probability distribution of the structural wind vibration response under strong wind is in good agreement with the Gaussian distribution. The structural response of the mast under wind loading exhibits multiple modes. As the structural response escalates, the first three orders of modal energy in the tower display a gradual increase in proportion.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned regionalization for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by the regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root mean square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. It has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using Generalized extreme value distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
This study was conducted to derive the design rainfall by the consecutive duration using the at-site frequency analysis. Using the errors, K-S tests and LH-moment ratios, Log Pearson type 3 (LP3) and Generalized Extreme Value (GEV) distributions of Gamma and Non-Gamma Family, respectively were identified as the optimal probability distributions among applied distributions. Parameters of GEV and LP3 distributions were estimated by the method of L and LH-moments and the Indirect method of moments respectively. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by at-site frequency analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE) and relative efficiency (RE) in RRMSE for the design rainfall derived by at-site analysis in the observed and simulated data were computed and compared. It has shown that at-site frequency analysis by GEV distribution using L-moments is confirmed as more reliable than that of GEV and LP3 distributions using LH-moments and Indirect method of moments in view of relative efficiency.
Engineering type tropical cyclone (TC) wind field models are used to estimate TC wind hazard. Some of the models are well-calibrated using observation data, while others are not extensively compared and verified. They are all proxies to the real TC wind fields. The computational effort for their use differs. In the present study, a comparison of the predicted wind fields is presented by considering three commonly used models: the gradient wind field model, slab-resolving model, and a linear height-resolving model. These models essentially predict the horizontal wind speed at a different height. The gradient wind field model and linear height-resolving model are simple to use while the nonlinear slab-resolving model is more compute-intensive. A set of factors is estimated and recommended such that the estimated TC wind hazard by using these models becomes more consistent. The use of the models, including the developed set of factors, for estimating TC wind hazard over-water and over-land is presented by considering the historical tracks for a few sites. It is shown that the annual maximum TC wind speed can be adequately modelled by the generalized extreme value distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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