수문통계분야에서는 극치 사상을 해석하기 위해 generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO), Gumbel (GUM) 모형과 같은 다양한 극치분포들을 사용하여 왔다. 특히 우리나라 강우 사상의 경우 다양한 극치분포 모형 중 GEV 분포와 Gumbel 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 각 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 이러한 점에서 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성의 범위가 넓은 분포의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 다양한 통계적 특성을 표현할 수 있는 Burr XII 분포와 우리나라 620개 지점의 강우자료의 무차원 L-moment 비를 이용하여 우리나라 강우자료의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 Burr XII 분포의 L-moment ratio인 L-skewness와 L-kurtosis를 유도하고 그 관계식을 이용하여 L-moment diagram을 작성하고 620개 지점이 해당 영역에 포함되는 정도를 검토하여 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 L-skewness가 L-kurtosis보다 상대적으로 큰 한강 유역에 해당하는 지점들에 대한 Burr XII 분포의 적용성이 우수한 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 많이 사용되는 GEV 또는 Gumbel 분포를 대체할 수 있는 분포가 될 가능성을 보였다고 할 수 있다.
우리나라는 전체 강수량 중 절반 이상이 여름철에 집중되어 있으며, 그 중 전선형 강우와 같은 장마/집중호우와 저기압형 강우인 태풍이 동반하는 강우로 나뉠 수 있다. 태풍은 북태평양 부근에서 발생하며 중심 최대풍속이 17m/s 이상이며 폭풍우를 동반하는 열대성 저기압으로 정의된다. 태풍 관측 이래 우리나라에 영향을 준 태풍은 총 324개 이며, 연평균 3.1개가 영향을 미치고 있다. 태풍은 2010년 콤파스와 뎬무와 같이 많은 피해를 주기도 하지만 2009년과 같이 우리나라에 내습한 태풍이 없는 해도 있다. 이와 같이 태풍은 매 년 일정하게 내습을 하거나 영향을 미치지 않으며 무작위적으로 발생한다. 태풍의 발생확률은 설계강우량에 영향을 미치므로 이를 고려한 설계강우량 산정방법이 필요하며 태풍이 내습한 기간 중 가장 많은 강수량이 연최대치강우와 같아지는 횟수를 전체 자료기간으로 나눈 값을 발생확률로 설정하였다. 본 연구에서는 연최대치강우계열에서 태풍으로 인한 강우와 집중호우에 의한 강우로 분리하여 빈도해석을 실시하여 설계강우량을 산정하였다. 단일 모집단 분포를 이용하는 기존의 빈도해석 방법을 보완할 수 있는 혼합 분포함수를 이용하였다. 적용된 혼합 Gumbel 분포로 태풍 강우를 고려할 시 설계강우량의 변화율 살펴보았다. 대상 지점으로는 기상청에서 제공하고 1961년부터 강우량 자료가 존재하는 15개 지점을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 대구, 울산을 포함한 9개 지점에서 기존의 설계강우량에 비해 증가하였으며, 부산과 광주를 포함한 6개 지점에서 새롭게 추정된 설계강우량이 기존 값 보다 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
강우빈도해석을 위해서는 확률분포선정이 우선적으로 이루어져야 한다. 우리나라에서는 사용상의 편리상, 기존 해석결과와의 연속성 등을 이유로 Gumbel 확률분포가 가장 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 분포형 선정에 따른 확률강수량의 차이가 크게 발생한다는 점에서 단순히 해석상의 편리성을 기준으로 분포형 선정이 이루어지는 것은 바람직하지 않다. 특히, 우리나라에서 강우빈도해석 시 분포형 선정은 형식적인 수준에 그치고 있으며, 주로 KS검정, 검정 등 적합도 검정을 통해 고려된 분포형의 통계적 유의성만을 평가하고 있다. 그러나, 최적 분포형 선정이라는 관점에서 이러한 유의성 검정보다는 정량적인 지표를 기준으로 확률분포형 선정이 이루어지는 것이 적합할 것으로 판단된다. 즉, 자료의 설명력이 가장 우수한 분포를 정량적 지표를 기준으로 추정하는 것이 수문통계학적으로 적합성을 갖는다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우도함수, BIC 및 AIC를 기준으로 우리나라 주요 강수지점에서 대해서 최적 분포형을 선정하고, 기존 Gumbel 분포를 기준으로 산정된 확률강수량과의 양적차이를 평가해보고자 한다.
수공구조물의 위험도에 관한 불확실성을 검토하기 위하여 본 연구에서는 빈도해석을 통하여 추정되는 설계홍수량의 분산량을 고려한 불확실성 해석을 실시하였다. Gumbel 분포형을 기본 분포형으로 가정하였으며, 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법을 이용하여 각 매개변수 추정방법별로 추정된 설계홍수량에 대한 이론적인 분산량을 산정하였다. 이론적으로 유도한 분산량의 특성을 규명하기 위하며 다양한 표본크기와 설계연한, 비초과확률 및 변동계수조건에 대하여 Monte-Carlo 모의를 실시하고 각 매개변수 추정방법별 비교를 실시하였다. 그 결과 확률 가중 모멘트법을 사용한 경우 위험도에 대하여 상대적으로 가장 작은 상대편의 및 상대제곱근오차를 발생시키는 것으로 나타났으며, 최우도법의 경우에는 상대적으로 큰 표본자료에 대해서는 설계연한 및 비초과확률에 관계없이 작은 상대편의 및 상대제곱근오차를 발생시키는 것으로 나타났다. 또한 다양한 변동계수 조건은 상대편의 및 상대제곱근오차의 측면에서 고려하여 볼 때 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
본 연구는 바람에 민감한 영향을 받는 건축물 또는 구조물에 있어서 풍향풍속을 고려하여 평가하는 방법을 제안하며 지역별 년 최대풍속에 따른 풍향풍속 특성에 대한 기초적인 결과를 정리한 것이다. 본 풍향풍속성 평가방법에서는 년최대풍속의 기상청 데이터를 기초로 하여 극치분포를 통해 적합성을 확인하였으며 풍향성을 고려하기 위하여 풍향풍속별 풍향패턴을 4그룹으로 구분하여 풍향풍속성 평가방법을 시도하여 제안하였다. 연구결과는 서울, 통영, 인천지역의 년최대풍속 기상데이터를 사용하여 전풍향풍속이 Gumbel분포에 의한 적합성을 확인하였으며, 이 전풍향풍속의 Gumbel model은 패턴별 4그룹 풍향풍속 Gumbel mode을 지배하는 독립된 확률특성을 가지므로 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성의 평가를 통하여 적용율을 제안하였다. 연구결과는 년최대풍속에 의한 Gumbel분포의 적합성에 따른 서울, 통영, 인천 지역의 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성을 고려한 새로운 적용율을 제안하였다.
In this study, statistical analysis under both stationary and non-stationary climate was conducted for rainfall data measured in Seoul. Generalised Extreme Value (GEV) distribution and Gumbel distribution were used for the analysis. Rainfall changes under the non-stationary climate were estimated by applying time variable (t) to location parameter (${\xi}$). Rainfall depths calculated in non-stationary climate increased by 1.1 to 6.2mm and 1.0 to 4.6mm for the GEV distribution and gumbel distribution respectively from those stationary forms. Changes in annual maximum rainfall were estimated with rate of change in the location parameter (${\xi}1{\cdot}t$), and temporal changes of return period were predicted. This was also available for re-evaluating the current sewer design return period. Design criteria of sewer system was newly suggested considering life expectance of the system as well as temporal changes in the return period.
본 논문에서는 비교적 장기간의 조위 관측자료가 축적되어 있는 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대하여 극치확률법과 결합확률법을 이용하여 극치해면을 산정하였다. 극치확률법의 분포는 Gumbel, Weibull 및 일반화 극치(GEV)분포에 대하여 최소자승법, 모멘트법, 확률가중적률(PWM)법으로 parameter를 추정하여 극치해면을 산출하였다. 그 결과 Gumbel 분포와 최소자승법이 각각 다른 분포와 다른 parameter 추정법에 비해 크게 추정되는 경향이 있다. 그리고 결합확률법이 극치확률법 보다 대략 5-l0cm 정도 크게 나타났다. 이는 극치확률법이 tide와 surge가 동시에 발생한 조위를 사용한 반면 결합확률법은 동시 발생하지 않은 극치 tide와 극치 surge도 포함하여 극치해면을 산출하기 때문에 값이 조금 크게 추정된다.
연안 및 항만구조물의 설계에서 최극 고조위는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 최극 고조위의 분포정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 국립해양조사원에서 제시한 한국연안 주요 23개 검조소의 최극조위자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Generalized Extreme Value, Gumbel 그리고 Weibull 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법 등 3가지방법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $X^2$ 및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 23개 검조소의 최극 고조위는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간별 최극 고조위 정보를 제시하였다. 심 등(1992)이 제시한 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대한 극치해면값은 본 논문에서 산정한 결과에 비하여 작게 나타났다.
수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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