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Bayesian MBLRP 모형을 이용한 시간강수량 모의 기법 개발
김장경,권현한,김동균,Kim, Jang Gyeong,Kwon, Hyun Han,Kim, Dong Kyun 대한토목학회 2014 대한토목학회논문집 Vol.34 No.3
추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다. Stochastic rainfall generators or stochastic simulation have been widely employed to generate synthetic rainfall sequences which can be used in hydrologic models as inputs. The calibration of Poisson cluster stochastic rainfall generator (e.g. Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) is seriously affected by local minima that is usually estimated from the local optimization algorithm. In this regard, global optimization techniques such as particle swarm optimization and shuffled complex evolution algorithm have been proposed to better estimate the parameters. Although the global search algorithm is designed to avoid the local minima, reliable parameter estimation of MBLRP model is not always feasible especially in a limited parameter space. In addition, uncertainty associated with parameters in the MBLRP rainfall generator has not been properly addressed yet. In this sense, this study aims to develop and test a Bayesian model based parameter estimation method for the MBLRP rainfall generator that allow us to derive the posterior distribution of the model parameters. It was found that the HBM based MBLRP model showed better performance in terms of reproducing rainfall statistic and underlying distribution of hourly rainfall series.
하천 기반시설 유지관리를 위한 데이터베이스 설계 방안에 관한 연구
김장경 ( Kim Jang-gyeong ),김경민 ( Kim Gyeong-min ),소병진 ( So Byeong-jin ),김동현 ( Kim Dong-hyeon ),이승오 ( Lee Seung-o ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
최근 기반시설관리법」시행(‘20.1월)에 따라 도로·철도·하천 등 기반시설(15종)의 노후화에 대비한 전략적 투자 및 관리방식 도입 기반 마련을 목적으로 국토안전관리원에서는 기반터 시스템을 도입하여 인프라 총조사 사업을 진행하고 있다. 본 연구에서는 하천 기반시설의 유지관리를 위한 감가상각 및 위험요소 등을 고려한 방법으로 잠재홍수위험도를 고려한 투자우선순위 평가 방법을 적용하여 하천 기반시설 유지관리를 위한 데이터베이스 설계 방안을 제안하고자 한다.
최심신적설량 빈도분석을 위한 임계값을 가지는 일반화된 혼합분포모형 개발
김호준,김장경,권현한,Kim, Ho Jun,Kim, Jang-Gyeong,Kwon, Hyun-Han 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.4
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다. An increasing frequency and intensity of natural disasters have been observed due to climate change. To better prepare for these, the MOIS (ministry of the interior and safety) announced a comprehensive plan for minimizing damages associated with natural disasters, including drought and heavy snowfall. The spatial-temporal pattern of snowfall is greatly influenced by temperature and geographical features. Heavy snowfalls are often observed in Gangwon-do, surrounded by mountains, whereas less snowfall is dominant in the southern part of the country due to relatively high temperatures. Thus, snow depth data often contains zeros that can lead to difficulties in the selection of probability distribution and estimation of the parameters. A generalized mixture distribution approach to a maximum snow depth series over the southern part of Korea (i.e., Changwon, Tongyeoung, Jinju weather stations) are located is proposed to better estimate a threshold (𝛿) classifying discrete and continuous distribution parts. The model parameters, including the threshold in the mixture model, are effectively estimated within a Bayesian modeling framework, and the uncertainty associated with the parameters is also provided. Comparing to the Daegwallyeong weather station, It was found that the proposed model is more effective for the regions in which less snow depth is observed.