통계적 기법을 이용한 경안천 유역의 수질 측정망 구성

경민수(Kyoung Min Soo),김상단(Kim Sang Dan),김형수(Kim Hung Soo),박석근(Park Seok Keun) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 B Vol.26 No.3B

본 연구에서는 통계를 이용한 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성이 제안된다. 분석을 위해서 필요한 수질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 경안천 유역의 2000년도 3월부터 11월까지의 월 평균자료를 이용하였다. QUAL2E 모형을 구축하는데 필요한 수리 매개변수는HEC-RAS모형을 이용하여 추정하였다. 수질매개변수의 경우 월평균 실측자료를 바탕으로 1차 신뢰성 분석(FORA)를 이용하여 민감도 분석을 실시하여 수질항목별로 민감하지 않은 매개변수를 제외한 후 보정이 이루어진다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치가 결정된다. 또한 선정된 지점을 기준으로 proportional sampling method(비례표본추출법)를 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도가 제시된다. In this study a statistical water quality monitoring network design of Kyung-An stream is proposed. Water quality data for the design is obtained by QUAL2E model simulation. The observed monthly average water quality data from March to November in Kyung-An stream has been applied to this study. HEC-RAS model is also used for QUAL2E hydrauric parameter estimation. Before QUAL2E water quality parameter estimation, FORA is performed to reduce the number of parameters to be estimated, and then water quality parameters are calibrated with a observed monthly average data. Using these simulated water quality data, the number of gage station and its location are estimated by kriging theory and branch & boundary method. Such a network design is based on two case; average flow and low flow case, respectively. Next, proportional sampling method is applied to estimate the sampling frequency.

기후변화가 한반도 평균기온에 미치는 영향 평가 : IPCC-AR4(A2) 시나리오를 중심으로

경민수(Kyoung Min soo),이용원(Lee Yong won),김형수(Kim Hung soo),벨리 시바쿠마르(Sivakumar Bellie) 대한토목학회 2008 대한토목학회 학술대회 Vol.2008 No.10

일 강수발생모형을 이용한 월 단위 GCM의 축소기법에 관한 연구

경민수(Kyoung Min Soo),이정기(Lee Jung Ki),김형수(Kim Hung Soo) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.5B

본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월 총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률기중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다. This paper describes the evaluation technique for climate change effect on daily precipitation frequency using daily precipitation generator that can use outputs of the climate model offered by IPCC DDC. Seoul station of KMA was selected as a study site. This study developed daily precipitation generation model based on two-state markov chain model which have transition probability, scale parameter, and shape parameter of Gamma-2 distribution. Each parameters were estimated from regression analysis between mentioned parameters and monthly total precipitation. Then the regression equations were applied for computing 4 parameters equal to monthly total precipitation downscaled by K-NN to generate daily precipitation considering climate change. A2 scenario of the BCM2 model was projected based on 20c3m(20th Century climate) scenario and difference of daily rainfall frequency was added to the observed rainfall frequency. Gumbel distribution function was used as a probability density function and parameters were estimated using probability weighted moments method for frequency analysis. As a result, there is a small decrease in 2020s and rainfall frequencies of 2050s, 2080s are little bit increased.

BDS 통계와 DVS 알고리즘을 이용한 수문시계열의 비선형성 분석

최강수(Choi Kang Soo),경민수(Kyoung Min Soo),김수전(Kim Soo Jun),김형수(Kim Hung Soo) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.2B

수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계 열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열 분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BOS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사 하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고,DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다. Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and non?linear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.

급류하천의 훼손된 연약지반 복원을 위한 옹벽거동

최경영(Choi, Kyoung Young),이종범(Lee, Jong Bum),경민수(Kyoung, Min Soo),김정진(Kim, Jung Jin) 한국콘크리트학회 2014 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.10

도시 주거지역 내 소하천의 홍수 안정성에 관한 연구

곽재원,안경수,경민수,김형수,Kwak. Jae-Won,Ahn. Kyoung-Soo,Kyoung. Min-Soo,Kim. Hung-Soo 한국방재학회 2008 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2008 No.1

본 연구는 도심지 유역인 경기도 부천 여월동 단지 내의 도시하천에 대해서 유출 및 홍수 특성을 분석하였다. 해당 유역의 하천은 평상시에는 매우 적은 유량만이 흐르고 있으나, 홍수 시에는 상대적으로 높은 홍수위 및 유속으로 인해 홍수 피해의 위험성을 안고 있다. 홍수에 대한 안전성을 확인하기 위하여 유출 해석 모형을 적용하고, 또한 해당 유역에 대해 구축된 GIS 자료 및 하천 단면과 HEC-RAS를 이용, 홍수위를 예측하여 치수 안정성을 검증하고, 홍수시의 유속을 산정하여 하천 시설물과 자연형 호안 공법에 대한 홍수 방어 능력을 검토 하였다. 검토 결과 다목적 소하천을 목적으로 설치된 하천 구조물로 인하여 홍수 피해 발생위험이 있었으며, 홍수시에도 높은 유속으로 인한 불안요소를 포함하고 있었다. 이러한 주거지역내 소규모의 도시 하천에 대한 홍수 유출 해석에서는 홍수 유출 외에도 구조물에 의한 배수위 변동과 홍수시 유속으로 인한 영향과 같은 여러 위험 요인에 대하여 함께 고려해야 할 것으로 판단된다. In this study we analyzed flood runoff and flood characteristics of an small urban river basin which is in an apartment complex in Yewol-Dong, Buchun-Si, Gyunggi-Do. A little discharge normally flows in the river, however this small river has a relatively high potential of flood damage risk in the flood season due to the high flood level and velocity. Therefore we used the GIS data, cross section data in the river, HEC-RAS model, etc. for investigating safety of a river against flood runoff and also we investigated the stability of hydraulic structures and ability of flood prevention in the river. As the result of investigation, we found that the river had the risk of flood damage occurrence due to the hydraulic structures constructed for various purposes in the river. So we should analyze backwater effect by the structures and consider the risk factors can be occurred by the flood runoff and velocity for more safe design of a small river basin in the residential area such as an apartment complex in the urban area.

홍수특성과 지하공간침수의 관계 검토

이대영,이건행,경민수,김형수,Lee. Dae-Young,Lee. Keon-Haeng,Kyoung. Min-Soo,Kim. Hung-Soo 한국방재학회 2007 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2007 No.1

In recent, the utilization of underground in urban area is increased as subway, store, and others but we have done a few studies for the inundation of underground due to flooding. So, we investigate the examples of underground inundation and the causes of inundation for flood events. And the relationship between flood characteristics and underground inundation is analyzed through the frequency of rainfall which is made by annual multi maximum series. As a result, most of underground is inundated by high frequency of rainfall. And there are some cases that the underground is inundated by low frequency of rainfall because of poor drainage system and characteristics of location.

통계적 축소기법을 이용한 지점단위 기후변화 시나리오 작성

이용원(Yong Won Lee),경민수(Min Soo Kyoung),송창우,김형수(Hung Soo Kim) 대한토목학회 2009 대한토목학회 학술대회 Vol.2009 No.10

기후변화의 영향 평가를 위한 축소기법 적용

이용원(Lee Yong Won),경민수(Kyoung Min Soo),김형수(Kim Hung Soo) 대한토목학회 2008 대한토목학회 학술대회 Vol.2008 No.10

극한강우를 고려한 SIR알고리즘과 Bootstrap을 활용한 강우빈도해석

문기호(Moon Ki Ho),경민수(Kyoung Min Soo),김형수(Kim Hung Soo) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 B Vol.30 No.4B

본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR 알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다. In this study, we considered annual maximum rainfall data from 56 weather stations for rainfall frequency analysis using SIR(Sampling Important Resampling) algorithm and Bootstrap method. SIR algorithm is resampling method considering weight in extreme rainfall sample and Bootstrap method is resampling method without considering weight in rainfall sample. Therefore we can consider the difference between SIR and Bootstrap method may be due to the climate change. After the frequency analysis, we compared the results. Then we derived the results which the frequency based rainfall obtained using the data from SIR algorithm has the values of -10%~60% of the rainfall obtained using the data from Bootstrap method.