• 콘크리트학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.47-57
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• 2000

Experimental and numerical studies were done to investigate seismic performance of slender shear walls with no boundary confinement that are principal structural members of high0rise bearing wall buildings. 1/3 scale specimens that model the plastic region of long slender shear walls subjected to combined axial load and bending moment were tested to investigate strength, ductility, capacity of energy dissipation, and strain distribution, The experimental results show that the slender shear walls fail due to early crushing in the compressive boundary, and then have very low ductility. The measured maximum compressive strain is 0.0021, much less than 0.004 being commonly used for estimation of ductility. This result indicates that the maximum compressive strain is not a fixed value but is affected by moment gradient along the shear wall height and distance from the neutral axis to the extreme compressive fiber.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.595-598
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• 2004

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 at 38 rainfall stations in Korea. To select the appropriate distribution of annual maximum daily rainfall data by the rainfall stations, Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO), Generalized Pareto (GPA), Generalized Normal (GNO) and Pearson Type 3 (PT3) probability distributions were applied and their aptness were judged using an L-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Parameters of appropriate distributions were estimated from the observed and simulated annual maximum daily rainfall using Monte Carlo techniques. Design rainfalls were finally derived by GEV distribution, which was proved to be more appropriate than the other distributions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.635-639
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• 2004

댐과 같은 구조물의 설계시 큰 강우량에 내한 분포함수의 적합성을 놀일 필요가 있다. 이에 대해 Wang (1997a and b)은 큰 설계량에 내한 적합성을 놀이기 위해 LH 모멘트와 고차 PWM(higher Probability Weighted Moments)방법을 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 자 지역별로 대표적인 4개 지점의 일 강우량 자료를 사용하여 제안된 고차 PWM 방법의 적용성을 살펴보았다. 그 과정으로 가장 낮은 차수인 일반적인 PWM 방법과 더 높은 차수의 PWM 방법을 이용하여, GEV(Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포에 대한 매개변수를 추정한 후 이 추정치를 확률지에 실측치와 함께 도시하여 결과를 비교하였다. 그리고 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 적합도 검정결과를 통해 추정된 매개변수의 적합성을 확인하였다.

• 한국농공학회지
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• 제44권6호
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• pp.49-60
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• 2002

This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order of LH-moments of the annual maximum series at six and nine watersheds in Korea and Australia, respectively. Adequacy for flood flow data was confirmed by the tests of independence, homogeneity, and outliers. Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Pareto (GPA), and Generalized Logistic (GLO) distributions were applied to get the best fitting frequency distribution for flood flow data. Theoretical bases of L, L1, L2, L3 and L4-moments were derived to estimate the parameters of 4 distributions. L, L1, L2, L3 and L4-moment ratio diagrams (LH-moments ratio diagram) were developed in this study. GEV distribution for the flood flow data of the applied watersheds was confirmed as the best one among others by the LH-moments ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test. Best fitting order of LH-moments will be derived by the confidence analysis of estimated design flood in the second report of this study.

• 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.

• Wind and Structures
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• 제31권6호
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• pp.549-560
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• 2020

Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.259-272
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• 2023

In this paper, we suggest a new method for the prediction of sharp changes in particulate matter (PM₁₀) using quantile mapping. To predict the current PM₁₀ density in Seoul, we consider PM₁₀ and precipitation in Baengnyeong and Ganghwa monitoring stations observed a few hours before. For the PM₁₀ distribution estimation, we use the extreme value mixture model, which is a combination of conventional probability distributions and the generalized Pareto distribution. Furthermore, we also consider a quantile generalized additive model (QGAM) for the relationship modeling between precipitation and PM₁₀. To prove the validity of our proposed model, we conducted a simulation study and showed that the proposed method gives lower mean absolute differences. Real data analysis shows that the proposed method could give a more accurate prediction when there are sharp changes in PM₁₀ in Seoul.

• 한국농공학회지
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• 제45권6호
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• pp.109-118
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• 2003

As a fundamental research to establish a safety operation plan for irrigation dams, this study presents hydrologic analysis conducted in Sungju Dam watershed based on various rainfall data. Especially those reservoirs without flood control feature are widely exposed to the risk of flooding, a safe and optimized operation program need to be improved against arbitrary flooding. In this study, reservoir routing program was developed and simulated for reservoir runoff estimation using WMS hydrology model. The model simulated the variations of reservoir elevation under the condition of open or closed emergency gate. In case of closed emergency gate, water surface elevation was given as 193.15 m, and this value exceeds the dam crest height by 1.65 m. When the emergency gate is open, the increment of water surface elevation is given as 192.01 m, and this value exceeds dam crest height by 0.57 m. As an alternative plan, dam height increase can be considered for flood control under the PMP (Probable Maximum Precipitation) condition. Since the dam size is relatively small compare to the watershed area, sound protection can be expected from the latter option rather than emergency gate installation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.827-837
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• 2012

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.165-174
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• 2019

수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.