• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.479-485
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• 1999

This study was conducted to derived design floods by Generalized Extreme Value(GEV) distributiion for the annual maximum series at ten watersheds along Han, Nagdong, Geum , Yeongsan and Seomjin river systems. Adequency for the analysis of flood data used in this study was established by the test of Independence, Homogeneity , detection of Outliers. Coefficient of variation , skewness and kurtosis were calculated by the L-Moment, and LH-Moment ratio respectively. Parameters were estimated by the Method of L-Method of LH-Moment. Design floods obtained by Method of L-Moments and LH-Moments using different methods for plotting positions in GEV distributions and were compared with those obatined using the Method of L-Moments and LH-Moments by the Relative Mean Errors and Realtive Absoulte Errors. It was found that desgin floods derived by the method of L-Moments and LH-Moments using Cunnane plotting position foumula in the GEV distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by methods of L-moments and LH-moments using the other formula for poltting postions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Relative Absoulte Errors. In view of the fact that hydraulic structures indcluding dams and levees are generally usiong design floods with the return period of two hundred years or so, design floods derived by LH-Moments are seemed to be more reasonable than those of L-Moments in the GEV distribution.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권1호
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• pp.135-147
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• 2016

This paper describes a smart structural system, which uses smart materials for real-time monitoring and active control of bolted-joints in steel structures. The goal of this research is to reduce the possibility of failure and the cost of maintenance of steel structures such as bridges, electricity pylons, steel lattice towers and so on. The concept of the smart structural system combines impedance based health monitoring techniques with a shape memory alloy (SMA) washer to restore the tension of the loosened bolt. The impedance-based structural health monitoring (SHM) techniques were used to detect loosened bolts in bolted-joints. By comparing electrical impedance signatures measured from a potentially damage structure with baseline data obtained from the pristine structure, the bolt loosening damage could be detected. An outlier analysis, using generalized extreme value (GEV) distribution, providing optimal decision boundaries, has been carried out for more systematic damage detection. Once the loosening damage was detected in the bolted joint, the external heater, which was bonded to the SMA washer, actuated the washer. Then, the heated SMA washer expanded axially and adjusted the bolt tension to restore the lost torque. Additionally, temperature variation due to the heater was compensated by applying the effective frequency shift (EFS) algorithm to improve the performance of the diagnostic results. An experimental study was conducted by integrating the piezoelectric material based structural health monitoring and the SMA-based active control function on a bolted joint, after which the performance of the smart 'self-monitoring and self-healing bolted joint system' was demonstrated.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.357-361
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• 2010

미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.

• 한국농공학회지
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• 제41권3호
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• pp.41-50
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• 1999

Derivatio of reasonable design floods was attempted by comparative analysis of design floods derived by Generalized Extreme Value(GEV) distribution using methods of L-moments and LH-moments for the annual maximum series at ten watersheds along Han, Nagdong. Geum, Yeongsan and Seomjin river systems, LH-coefficient of variation, LH-skewness and Lh-kurtosis were calcualted by KH-moment ration respectively. Paramenters were estimated by the Method of LH-Moments, Design floods obtained by Method of LH-Moments using different methods for plotting positionsi n GEV distribution and design floods were compared with those obtained using the Method of L-Moments by the Relative Mean Errors(RME) and Relative Absolute Errors(RAE). The results was found that design floods derived by the method of L-Moments and LH-Moments using Cunnane plotting position formula in the GEV distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by methods of L-moments and LH-moments using the other formula for plotting positions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Relative Absolute Errors. In viewpoint of the fact that hydrqulic structures including dams and levees are genrally using design floods with the return period of two hundred years or so, design floods derived by LH-Moments are seemed to be more reasonable than those of L-Moments in the GEV distribution.

• 한국농공학회논문집
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• 제55권4호
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• pp.73-82
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• 2013

The main objective of this study was to evaluate Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios-based flood risk at a Si-Gun level. A bias correction using a quantile mapping method with the Generalized Extreme Value (GEV) distribution was performed to correct future precipitation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA). A series of proxy variables including CN80 (Number of days over 80 mm) and CX3h (Maximum precipitation during 3-hr) etc. were used to carry out flood risk assessment. Indicators were normalized by a Z-score method and weighted by factors estimated by principal component analysis (PCA). Flood risk evaluation was conducted for the four different time periods, i.e. 1990s, 2025s, 2055s, and 2085s, which correspond to 1976~2005, 2011~2040, 2041~2070, and 2071~2100. The average flood risk indices based on RCP4.5 scenario were 0.08, 0.16, 0.22, and 0.13 for the corresponding periods in the order of time, which increased steadily up to 2055s period and decreased. The average indices based on RCP8.5 scenario were 0.08, 0.23, 0.11, and 0.21, which decreased in the 2055s period and then increased again. Considering the average index during entire period of the future, RCP8.5 scenario resulted in greater risk than RCP4.5 scenario.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2016

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 수문자료 등에 적용되면서 다양하게 연구되고 있으며 다변량 확률모형 중 copula 모형은 주변분포형에 대한 제약이 없어 여러 분야에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 강우자료는 기존 일변량 빈도해석을 수행하기 위하여 사용하던 block maxima 방법 대신 최소무강우시간(inter event time)을 통하여 강우사상을 추출하여 표본으로 사용한다. 또한 기후변화로 인한 강우량의 변화등에 대응하기 위하여 비정상성 Generalized Extreme Value(GEV)와 Gumbel 등의 확률분포형에 대한 연구도 많은 부분 이루어져 있다. 본 연구에서는, Archimedean copula 모형을 이용하여 이변량 확률모형을 구축하면서 여기에 사용되는 주변분포형에 정상성/비정상성 분포형을 적용하였다. 모형의 매개변수는 inference function for margin 방법을 이용하였으며 주변분포형으로는 정상성/비정상성 GEV, Gumbel 모형을 적용하였다. 결과로 정상성/비정상성 경향을 나타내는 지점을 구분하고 각 지점에 대한 정상성/비정상성 주변분포형을 적용한 이변량 확률분포형을 구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.48-48
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• 2016

전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권1호
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• pp.41-55
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• 2015

This study proposes a laser based impedance measurement system and impedance based pipe corrosion and bolt-loosening monitoring techniques under temperature variations. For impedance measurement, the laser based impedance measurement system is optimized and adopted in this paper. First, a modulated laser beam is radiated to a photodiode, converting the laser beam into an electric signal. Then, the electric signal is applied to a MFC transducer attached on a target structure for ultrasonic excitation. The corresponding impedance signals are measured, re-converted into a laser beam, and radiated back to the other photodiode located in a data interrogator. The transmitted impedance signals are treated with an outlier analysis using generalized extreme value (GEV) statistics to reliably signal off structural damage. Validation of the proposed technique is carried out to detect corrosion and bolt-loosening in lab-scale carbon steel elbow pipes under varying temperatures. It has been demonstrated that the proposed technique has a potential to be used for structural health monitoring (SHM) of pipe structures.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.406-406
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• 2021

극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.