폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
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.
본 연구에서는 동해안의 4개 정점(속초, 묵호, 후포, 진하)에서 13년간 관측된 파랑자료를 이용하여 극치확률분석을 통해 재현빈도별로 천해설계파를 산정하였고, 이 값을 한국해양연구원(2005)에 제시된 동해안 심해설계파를 이용하여 SWAN 수치모델링로 계산된 결과와 비교하였다. 그 결과 2005년 기존 심해설계파의 수치실험 결과는 관측파랑에 의한 극치분석 결과보다 상대적으로 작은 것으로 나타났으며, 특히 30년 빈도 이하에서 동해안에서의 기존 심해설계파고가 과소산정되었을 가능성이 있음을 시사한다.
전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
A statistical downscaling methodology has been developed to investigate future daily wind speeds over South Korea. This methodology includes calibration of the statistical downscaling model by using large-scale atmospheric variables encompassing NCEP/NCAR reanalysis data, validation of the model for the calibration period, and estimation of the future wind speed based on the general circulation model (GCM) outputs of scenario A1B of the CGCM3. Based on the scenario A1B of the CGCM3 model, the potential impacts of climate change on the daily surface wind speed is relatively small (+/- 1m/s) in South Korea.
AGNPS model is applied in this study to analyze the changes of non-point source pollutant according to AMC condition using probable rainfall. Probable rainfall of H-dam area by Gumber's extreme value distribution is computed through frequency analysis for each return period. 35 coarse grids are subdivided into 134 find grids of finite differential network to analyze peak flow soil loss quantity and nutrients of study area and the modified CN estimation equation shows good result about rainfall events-peak flow relationship. And as the consequence of estimation of soil loss quantity for each rainfall event soil loss quantity shows 120%-170% of actual soil loss quantity Regression analysis for the observed and calculated values of flow T-P AMC has an important effect on nutrients concentration of outflow and it if found that the excessive fertilization under AMC III condition may cause eutrophication by nutrients because the range of increase of outflow concentration appears relatively high.
This paper summerizes the former 5 papers that studied computer programming for the estimation of the Weibull, Extreme value, Hazard, Normal and Log-normal parameters which have a close relation with the reliability of the various kinds of industrial products. Probability paper is very commonly used in estimating the parameters, however, it is very hard to neglect the errors in plotting the data, and especially in drawing the regression line. The main purpose of this paper is to reduce these errors and to help the engineers to use the parameters in improving the reliability of their prod- ucts. The following parts are included in the computer programming with the em- phases on significant digits and rounding of numerical values : $\bullet$ data input part for various cases $\bullet$ parameter estimation part $\bullet$ printing part for input data $\bullet$ printing part for the results $\bullet$ printing part for the graphic(probability paper). And the running results(monitor displays) of the program for a fictitious example of Weibull distribution is given for the interested ones.
LN-GPD 합성 분포는 몸통부분은 로그-정규분포를 두터운 꼬리에 대해서는 GPD분포를 따르도록 합성한 분포로 두터운 몸통과 꼬리를 동시에 가지는 자료를 절삭없이 효율적으로 다룰 수 있는 분포이다. 하지만 임계점을 포함하고 있기에 최대우도추정량은 매우 불안정함이 잘 알려져 있어 본 논문이서는 이를 극복하기 위해서 임계점을 먼저 추정하고 나머지 모수들에 대해서 따로 추정하는 2단계 추정 방법들에 대해서 살펴보고 그 성능을 비교해 보았다. 그 결과 동시 추정하는 최대우도추정량의 경우 불안정한 추정이 GPD 분포의 꼬리 지수에서 두드러 졌으며 임계점에 대해서는 비교적 잘 추정함을 알 수 있었다. 이와 반대로 여러 비모수적인 방법들은 꼬리 지수는 만족스럽게 잘 추정하였으나 임계점의 경우 편의가 있음을 관찰할 수 있었다. 실증자료 분석을 위해 2단계 추정법을 이스라엘 은행의 콜센터에서 수집한 서비스 시간에 대한 자료에 적합해 보았으며 그 결과 LN-GPD 합성 분포를 사용하는 것이 로그-정규분포 혹은 GPD 분포 단독으로 사용하는 것보다 자료의 손실도 없이 더 좋은 적합도를 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 도로의 기능 및 통행특성. 차로수, 연평균일교통량 등을 고려하여 설계시간계수와의 관계를 살펴보고 적정 확률분포형 선정과 K값을 추정하였다 이를 위해 2005년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용하여 14개의 확률분포형을 적용하였다. 각 확률분포형은 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며 각 분포형별로 매개변수 적합성 조건을 검토하였다. 적정 확률분포형의 결정은 chi-square검정을 통하여 대상 분포형의 기각유무를 판단하였으며. 그 결과에 대해 우선순위를 정하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 그리고 각 유형별 AADT에 따른 적정 K계수를 추정하였다. 그 결과, 지방부 2차로 및 4차로. 도시부, 관광부도로의 적정 확률분포형은 각각 Pearson V, LogLogistic, LogLogistic, Extreme value 분포로 분석되었으며 적정 K계수는 각각 $0.1{\sim}0.2,\;0.09{\sim}0.14,\;0.07{\sim}0.13,\;0.1{\sim}0.2$로 추정되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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