본 연구에서는 Probability Weighted Moments의 새로운 선형조합기법인 LQ-moments를 이용하여 GEV 분포의 매개변수를 추정하고 L, LH, LQ-moments를 사용하여 뉴욕주의 Donnattsburg에 위치한 Independence River의 홍수량을 빈도 해석하였다. LH, LQ-moments가 제시된 근본적인 이유는 L-moments가 극치값에 내해 지나치게 민감한 단점을 보완하기 위해서인데, 이번 연구의 결과에 의하면 오히려 LH, LQ-moments가 극치값에 대해 민감하게 반응하여 부정확한 결과가 도출되었다. 그러므로 항상 LH, LQ-moments가 L-moments의 대안이 될 수 있는 것은 아님을 알게 되었다. 그리고 수학적 유도에서 L, LH, LQ-moments는 좀더 쉽고 간편한 메개변수 추정을 위해 Probability Weighted Moments의 선형조합을 통해 고안되었다는 공통점을 가지고 있지만, 이 점을 제외한 나머지 부분의 수식 유도에서는 서로 많은 차이가 있어서 지역적인 특성과 확률분포형의 특성을 고려하여 L, LH, LQ-moments 중에서 선별 사용해야 할 것이다.
본 연구에서는 실무에서 적용하고 있는 매개변수 산정방법인 L-moment 방법과 자료계열의 이상치를 고려하여 수정 제시된 TL-moment 방법을 비교 분석하여 빈도해석을 수행하는 경우, 보다 효율적인 매개 변수 산정방법으로 수공구조물 설계 및 재난방재계획에 합리적인 기준을 제시하고자 하였다. 산정방법의 비교를 위하여 서울특별시를 대상으로 강우자료를 수집하였으며, 국내 강우에 적합한 확률분포형으로 선정되어 있는 Gumbel 분포형에 적용하여 모멘트와 확률강우량을 산정하였다. 또한, 산정된 모멘트와 지속기간 25개, 재현기간 8개년의 확률강우량을 비교하여 타당성을 검토하였다. 본 연구의 수행으로 TL-moment 방법에 의한 모멘트의 변동폭이 L-moment 방법 보다 작게 산정되었으며, 산정된 확률강우량의 비교에서 이 상치의 보정이 확인되었다.
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.
GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.285-294
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2005
This paper deals with the comparison of parameter estimation methods in a 3-parameter Kappa distribution which is sometimes used in flood frequency analysis. Method of moment estimation(MME), L-moment estimation(L-ME), and maximum likelihood estimation(MLE) are applied to estimate three parameters. The performance of these methods are compared by Monte-carlo simulations. Especially for computing MME and L-ME, three dimensional nonlinear equations are simplified to one dimensional equation which is calculated by the Newton-Raphson iteration under constraint. Based on the criterion of the mean squared error, L-ME (or MME) is recommended to use for small sample size( n$\le$100) while MLE is good for large sample size.
3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.
The objective of this study is to induce the design drought rainfall by the methodology of L-moment including testing homogeneity, independence and outlier of the data of annual minimum monthly rainfall in 57 rainfall stations in Korea in terms of consecutive duration for 1, 2, 4, 6, 9 and 12 months. To select appropriate distribution of the data for annual minimum monthy rainfall by rainfall station, the distribution of generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO) as well as that of generalized pareto (GPA) are applied and the appropriateness of the applied GEV, GLO, and GPA distribution is judged by L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. As for the annual minimum monthly rainfall measured by rainfall station and that stimulated by Monte Carlo techniques, the parameters of the appropriately selected GEV and GPA distributions are calculated by the methodology of L-moment and the design drought rainfall is induced. Through the comparative analysis of design drought rainfall induced by GEV and GPA distribution by rainfall station, the optimal design drought rainfall by rainfall station is provided.
연속교의 내측지점에는 최대모멘트가 발생한다. 보다큰 모멘트가 작용하면 내측지점에 국부적 항복이 발생할 수 있고 소성거동을 하면서 모멘트를 재분배 시킨다. 강도설계법인 LFD방법은 탄성해석으로부터 구한 부모멘트의 10%를 막연히 재분배 시켜주고 있다. 그러나 ALFD방법은 내측지점에서 국부항복에 의하여 발생되는 모멘트를 계산하여 설계에 반영하도록 하고있다. 이러한 국부항복에 의하여 발생되는 모멘트를 자생 모멘트라 한다. 자생모멘트를 구하기 위해서는 모멘트-비탄성회전각곡선이 필요하다. 본 논문에서는 조밀단면에서 AASHTO 지침시방서에서 제시한 모멘트-비탄성회전곡선을 아용하여 자생모멘트를 구하였다. 또한 ALFD 한계상태 규준을 적용하여 3경간 연속합성교를 설계하였다.
This research seeks to derive the design rainfalls through the L-moment with the test of homogeneity, independence and outlier of data on annual maximum daily rainfall in 38 Korean rainfall stations. To select the fit appropriate distribution of annual maximum daily rainfall data according to rainfall stations, applied were Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) probability distributions were applied. and their aptness was judged Dusing an L-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, the aptitude was judged of applied distributions such as GEV, GLO and GPA. The GEV and GLO distributions were selected as the appropriate distributions. Their parameters were estimated Targetingfrom the observed and simulated annual maximum daily rainfalls and using Monte Carlo techniques, the parameters of GEV and GLO selected as suitable distributions were estimated and. dDesign rainfallss were then derived, using the L-moment. Appropriate design rainfalls were suggested by doing a comparative analysis of design rainfall from the GEV and GLO distributions according to rainfall stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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