우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내린다. 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수량 조건하에 수공구조물을 설계할 경우 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 특히 우리나라의 경우 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수량의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라 연강수량 특징도 바뀌고 있다. 즉, 기존의 단일 분포형으로 재현이 가능했던 수문기상 자료들이 혼합분포형의 특징을 가지게 되었으며 이러한 변화를 고려할 수 있는 극치빈도분석 개발이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 극치강수량 자료에 대해서 기존의 단일 Gumbel 분포형 기반 극치빈도분석과 혼합 Gumbel 분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였다. 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion (BIC) 값을 비교하였다. 분석한 결과, 앞서 제안된 혼합 Gumbel 분포형은 하나의 첨두를 가지는 단일 Gumbel 분포형에서 반영되지 못한 꼬리(tail)부분의 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 설계강수량을 추정할 때 보다 신뢰성있는 접근이 가능하였다. 이러한 점에서 우리나라 극치강우자료 분석시 기존 단일분포기반의 빈도해석기법에 대안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.733-742
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2017
통계학에서 사용되어지고 있는 Gumbel 분포는 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 같은 분야에서 많이 응용되고 있다. 따라서 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 관련된 자료를 분석함에 있어서 분석에 사용되어지는 자료가 Gumbel 분포를 따르는지 확인하는 것은 매우 중요하다. 이를 확인하기 위해 본 논문에서는 새로운 두 가지의 Gumbel 분포의 적합도 검정통계량을 일반화된 로렌츠 곡선을 기반으로 하여 제안하였고, Anderson - Darling 검정, Cramer - vonMises 검정, 수정된 Anderson - Darling 검정과 비교하였다. 그 결과 새롭게 제안한 검정통계량은 기존의 검정방법에 비하여 우수한 것을 확인할 수 있었다. 또한 새롭게 제안한 변형된 표본 일반화된 로렌츠 곡선을 이용하여 두 가지의 새로운 적합도 검정 그래프 방법을 제안하였고, 새롭게 제안된 그래프를 통하여 손쉽게 데이터가 Gumbel 분포를 따르는지를 파악 할 수 있었다. 또한 호주 시드니의 연간 일 최대 강수량 자료를 사용하여 새롭게 제안한 검정 통계량과 그래프 방법을 이용하여 적용해 보았다.
본 연구에서는 기존의 대수(對數)형태인 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 변환하여 새로운 형태의 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 정립하였다. 이 분포함수를 이용하여 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법(Probability weighted moments)에 기초한 매개변수 추정과정을 유도하였으며, 또한 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위하여 각각의 매개변수 추정법에 대한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 아울러 유도된 식들을 실제 자료에 적용하였다.
확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 수문 및 수자원 분야에 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 Gumbel 분포의 순서통계량과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 검토하고자 Gumbel 분포의 이론적인 축소변량과 본 연구에서 추정한 도시위치공식과 기존의 도시위치공식에 의해 계산된 축소변량 간의 평균제곱근오차와 편의를 비교하였다. 그 결과, Gringorten이 제안한 도시위치공식을 적용한 경우의 축소변량간 평균제곱근오차와 순서별 편의가 가장 작은 것으로 분석되었다.
An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
Let $\{X_n,\;n{\geq}1\}$ be a sequence of independent and identically distributed random variables with cdf F(x) which is absolutely continuous with pdf f(x) and F(x) < 1 for all x in ($-{\infty},\;{\infty}$). In this paper, we obtain the characterizations of the Gumbel distribution by lower record values.
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.
연안 및 항만구조물의 설계에서 심해 설계파는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 심해설계파고의 분포 정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 한국해양연구원(2003)에서 제시한 1979년부터 1998년까지의 한국연안 67개 지점의 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Weibull, Gumbel, Log-Pearson Type-III, Lognormal 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $\chi$$^2$및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 한국연안의 심해 설계파고는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간 50년에 대한 심해 설계파고 정보를 제시하였다.
In this study, statistical analysis under both stationary and non-stationary climate was conducted for rainfall data measured in Seoul. Generalised Extreme Value (GEV) distribution and Gumbel distribution were used for the analysis. Rainfall changes under the non-stationary climate were estimated by applying time variable (t) to location parameter (${\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.
In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using generalized extreme value (GEV) distribution and Gumbel distribution models with rainfall data collected in major cities of Korea to reevaluate the return period of sewer flooding in those cities. As a result, the probable rainfall for GEV and Gumbel distribution in non-stationary state both increased with time(t), compared to the stationary probable rainfall. Considering the reliability of ${\xi}_1$, a variable reflecting the increase of storm events due to climate change, the reliability of the rainfall duration for Seoul, Daegu, and Gwangju in the GEV distribution was over 90%, indicating that the probability of rainfall increase was high. As for the Gumbel distribution, Wonju, Daegu, and Gwangju showed the higher reliability while Daejeon showed the lower reliability than the other cities. In addition, application of the maximum annual rainfall change rate (${\xi}_1{\cdot}t$) to the location parameter made possible the prediction of return period by time, therefore leading to the evaluation of design recurrence interval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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