• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1009-1019
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• 2009

본 연구에서는 우리나라 수위관측소들 중에서 관측 유량이 검증된 총 19개 유역을 선정하고 관측된 홍수량을 사용하여 적정 설계홍수량을 유도함으로써 우리나라의 설계홍수량 특성을 분석하였다. 대상유역별로 관측개시 년도에서부터 분석 시작년을 기준으로 1년씩 증가 시키는 점진적 구성 방식으로 연최대홍수량에 대한 빈도분석을 실시하기 위해, 변동특성을 이동평균법에 의해 분석하였다. 19개 대상유역에 대한 연최대홍수량 계열 구성기간별로 기본통치를 산정하고 독립성, 동질성 및 Outiler 검정을 실시하였다. Gumbel, Generalized Extreme Value, Generalized Logistic 및 Generalized Pareto 분포의 적합도 검정을 LH-모멘트비도와 Kolmogorov-Smirnov 검정에 의해 수행하였다. 적정 확률분포로 선정된 GEV 분포의 매개변수를 확률가중모멘트의 치수 변화에 의한 L, L1, L2, L3 및 L4-모멘트법에 의해 추정하고 대상유역 및 연최대홍수량 계열 구성 기간별 설계홍수량을 유도하였다. 본 연구에서 사용한 변동률 분석에 따라 최근 지구온난화에 따른 우리나라 기후 변화를 고려한 적절한 수리구조물의 설계 조건변경시기는 2002년 전후로 하여야 할 것이다.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.47-57
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• 2019

Purpose: This paper aims to investigate the concentration of fine particulate matter (PM2.5) in the Seoul area by predicting unhealthy days due to PM2.5 and comparing the regional differences. Methods: The extreme value theory is adopted to model and compare the PM2.5 concentration in each region, and each best model is selected through the goodness of fitness test. The maximum likelihood estimation technique is applied to estimate the parameters of each distribution, and the fitness of each model is measured by the mean absolute deviation. The selected model is used to estimate the number of unhealthy days (above $75{\mu}g/m^3$ PM2.5 concentrations) in each region, with which the actual number of unhealthy days are compared. In addition, the level of PM2.5 concentration in each region is analyzed by calculating the return levels for periods of 6 months, 1 year, 3 years, and 5 years. Results: The Mapo (MP) area revealed the most unhealthy days, followed by Gwanak (GW) and Yangcheon (YC). On the contrary, the number of unhealthy days was low in Seodaemun (SDM), Songpa (SP) and Gangbuk (GB) areas. The return level of PM2.5 was high in Gangnam (GN), Dongjak (DJ) and YC. It will be necessary to prepare for PM2.5 than other regions. On the contrary, Gangbuk (GB), Nowon (NW) and Seodaemun (SDM) showed relatively low return levels for PM2.5. However, in most of the regions of Seoul, PM25 is generated at a very poor level ($75{\mu}g/m^3$) every 6months period, and more than $100{\mu}g/m^3$ PM2.5 occur every 3 years period. Most areas in Seoul require more systematic management of PM2.5. Conclusion: In this paper, accurate prediction and analysis of high concentration of PM2.5 were attempted. The results of this research could provide the basis for the Seoul Metropolitan Government to establish policies for reducing PM2.5 and measuring its effects.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2003년도 학술발표논문집
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• pp.511-514
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• 2003

This study was conducted to estimate the design rainfall by the determination of best fitting order for Higher Probability Weighted Moments of the annual maximum series according to consecutive duration at sixty-five rainfall stations in Korea. Design rainfalls were obtained by generalized extreme value distribution which was selected to be suitable distribution in 4 applied distributions and by L, L1, L2, L3 and L4-moment. The best fitting order for Higher Probability Weighted Moments was determined with the confidence analysis of estimated design rainfall.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.278-278
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• 2023

강우는 수문 현상을 구성하는 가장 기본적인 요소로, 관측된 강우 자료의 정확한 분석 결과는 수자원 정책과 계획·관리에 합리적 판단 근거로 작용한다. 강원도는 지난 2002년 태풍 루사로 인하여 일 강수량 870.5mm의 폭우가 기록된 지역으로, 극한 강우로 인한 막대한 피해가 해마다 발생하고 있다. 특히, 강원도 지역은 태백산맥 중심의 산악지형과 동해의 영향을 직·간접적으로 받는 강우 사상의 특성이 집중호우, 폭설 등으로 나타난다. 본 연구에서는 강원도 지역 극한 강우의 통계적 특성을 파악하기 위하여 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 강우 자료를 수집하여 분석하였다. 또한, 최근 5년간 극한 강우의 변동 특성을 정량적으로 분석하고자 2022년까지의 자료를 구축하여 기존 『홍수량 산정 표준 지침』 작성 시 산정한 결과(2017년까지의 자료)와 비교·분석하였다. L-모멘트법 기반의 Generalized Extreme Value (GEV) 분포형을 이용하였고, 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권3호
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• pp.53-62
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• 2009

This study was carried out to select optimal probability distribution based on design accumulated monthly mean inflow from the viewpoint of drought by Gamma (GAM), Generalized extreme value (GEV), Generalized logistic (GLO), Generalized normal (GNO), Generalized pareto (GPA), Gumbel (GUM), Normal (NOR), Pearson type 3 (PT3), Wakeby (WAK) and Kappa (KAP) distributions for the observed accumulative monthly mean inflow of Chungjudam. L-moment ratio was calculated using observed accumulative monthly mean inflow. Parameters of 10 probability distributions were estimated by the method of L-moments with the observed accumulated monthly mean inflow. Design accumulated monthly mean inflows obtained by the method of L-moments using different methods for plotting positions formulas in the 10 probability distributions were compared by relative mean error (RME) and relative absolute error (RAE) respectively. It has shown that the design accumulative monthly mean inflow derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in WAK and KAP distributions were much closer to those of the observed accumulative monthly mean inflow in comparison with those obtained by the method of L-moment with the different formulas for plotting positions in other distributions from the viewpoint of RME and RAE.

• Wind and Structures
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• 제19권5호
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• pp.467-480
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• 2014

The estimation of wind speed values used in codes and standards is an integral part of the wind load evaluation process. In a number of codes and standards, wind speeds outside of tropical cyclone prone regions are estimated using a single probability distribution developed from observed wind speed data, with no distinction made between the types of causal wind hazard (e.g., thunderstorm). Non-tropical cyclone wind hazards (i.e., thunderstorm, non-thunderstorm) have been shown to possess different probability distributions and estimation of non-tropical cyclone wind speeds based on a single probability distribution has been shown to underestimate wind speeds. Current treatment of non-tropical cyclone wind hazards in worldwide codes and standards is touched upon in this work. Meteorological data is available at a considerable number of United States (U.S.) stations that have information on wind speed as well as the type of causal wind hazard. In this paper, probability distributions are fit to distinct storm types (i.e., thunderstorm and non-thunderstorm) and the results of these distributions are compared to fitting a single probability distribution to all data regardless of storm type (i.e., co-mingled). Distributions fitted to data separated by storm type and co-mingled data will also be compared to a derived (i.e., "mixed") probability distribution considering multiple storm types independently. This paper will analyze two extreme value distributions (e.g., Gumbel, generalized Pareto). It is shown that mixed probability distribution, on average, is a more conservative measure for extreme wind speed estimation. Using a mixed distribution is especially conservative in situations where a given wind speed value for either storm type has a similar probability of occurrence, and/or when a less frequent storm type produces the highest overall wind speeds. U.S. areas prone to multiple non-tropical cyclone wind hazards are identified.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

• 대기
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• 제22권2호
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• pp.221-231
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• 2012

Representative Concentration Pathways (RCP) are the latest emission scenarios recommended to use for the fifth assessment report of Intergovernmental Panel on Climate Change. This study investigates the projection of extreme precipitation in South Korea during the forthcoming 21st Century using the generalized extreme value (GEV) analysis based on two different RCP conditions i.e., RCP 4.5 and 8.5. Maximum daily precipitation required for GEV analysis for RCP 4.5 and 8.5 are obtained from a high-resolution regional climate model forced by the corresponding global climate projections, which are produced within the CMIP5 framework. We found overall increase in frequency of extreme precipitation over South Korea in association with climate change. Particularly, daily extreme precipitation that has been occurred every 20 years in current climate (1980~2005) is likely to happen about every 4.3 and 3.4 years by the end of 21st Century (2070~2099) under the RCP 4.5 and 8.5 conditions, respectively.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.337-351
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• 2010

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.889-902
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• 2011

본 연구에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 정량적 평가를 위한 가뭄심도-지속기간-생기빈도(Severity-Duration-Frequency, SDF) 곡선을 유도하기 위해서 가뭄지수를 이용한 빈도해석을 실시하였다. 분석지점으로는 4대강 유역을 중심으로 하는 기상청 산하의 서울, 대전, 대구, 광주, 부산관측소를 선정하였으며 강수자료는 1974~2010년(37년)의 강수 자료를 이용하였다. 가뭄빈도해석에는 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)를 선정하였으며 확률분포형에 대한 적합도 검정에서는 일반극치분포(GEV, Generalized Extreme Value)가 최적의 확률분포형으로 선정되었다. 가뭄지수의 빈도해석 통하여 유도된 주요 관측소별 SDF (Severity-Duration-Frequency) 곡선을 이용하여 과거의 주요 가뭄사상에 대한 재현기간을 제시하였으며 1994~1995년 가뭄의 경우 남부지방을 중심으로 하는 극심한 가뭄으로서 광주관측소에서는 50~100년, 부산관측소에서는 100~200년의 높은 재현기간을 나타내었다. 그밖에 1988~1989년 가뭄의 경우 서울관측소에서는 300년의 재현기간을 나타내었다.