This study proposes a new parameter estimation approach for the mixture normal distribution. The developed model estimates parameters of the mixture normal distribution by maximizing the log likelihood function using a meta-heuristic algorithm-genetic algorithm (GA). To verify the performance of the developed model, simulation experiments and practical applications are implemented. From the results of experiments and practical applications, the developed model presents some advantages, such as (1) the proposed model more accurately estimates the parameters even with small sample sizes compared to the expectation maximization (EM) algorithm; (2) not diverging in all application; and (3) showing smaller root mean squared error and larger log likelihood than those of the EM algorithm. We conclude that the proposed model is a good alternative in estimating the parameters of the mixture normal distribution for kutotic and bimodal hydrometeorological data.

최근 마무리된 4대강 살리기 사업 등의 여파로 하천 내 수리·수문현상의 많은 변화가 예상되고 있다. 하천지형정보는 하천관리를 위해 요구되는 다양한 하천 정보의 기초가 되며 하천 내 수리·수문현상을 이해하고 예측하는데 필수적인 자료이다. 기존의 하천지형정보 취득 기술은 많은 인력과 시간이 소요되는 노동집약적 기술에 머무르고 있어 광범위한 지역에 걸쳐 대규모로 진행된 하천 사업의 영향을 계측하고 관리하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 저수부 하상 측정에는 ADCP 센서를 장착한 무선조종 하천조사보트 (R2V2)를 이용하여 3차원 저수부 하상지형자료를 취득하였으며, 고수부 지형자료 취득에는 사진측량 장비를 장착한 무인항공기 (UAV)를 이용하였다. R2V2는 ADCP 센서와 RTK-GPS 모듈을 장착하여 실시간으로 하천 전단면에 대한 유속, 유량, 하상 등에 대한 자료를 측정할 수 있고, RTK-GPS를 이용하여 정밀한 위치측정이 가능한 장비이며, UAV는 저고도에서 촬영한 고해상도 항공사진과 자세보정장치 및 GPS를 이용하여 지형의 정밀한 고도와 평면좌표 측정이 가능한 장비이다. 서로 상이한 측정방법을 사용하는 두 측정 장비의 평면좌표와 고도측정의 기준을 일치시키기 위해 4대강 살리기 사업에서 설치한 측량기준점을 이용하여 정밀한 GPS 보정을 실시하고 보정된 GPS를 이용하여 측정 시점의 수위 측량을 실시하였다. 측정된 고수부 및 저수부의 지형정보와 3차원 지형정보 표출 소프트웨어를 이용하여 3차원 하천지형을 구성하였다. 구성된 3차원 하천지형으로 기존의 하천측량 방법으로는 구현할 수 없었던 단절부 없이 고수부와 저수부가 연결된 하천 종·횡단 정보를 추출할 수 있었으며 이는 하천을 유지·관리하고 시설물 등을 계획하는데 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시하고 있는 하천지형자료 취득 방법은 기존 하천 측정 방법에 비해 시간적, 경제적 효율성이 높아 하천재해 발생 시 긴급한 정보취득이 용이하며, 하천정보 취득이 주기를 짧게하여 신뢰도 높은 자료 제공이 가능해질 수 있을 것으로 판단된다.

세계적으로 증가하고 있는 이상홍수와 기후변화로 인하여 극한홍수의 발생빈도가 커짐에 따라 노후화 된 댐 및 저수지의 붕괴 또한 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 대부분의 비상대처계획에 근거한 예방대책은 문서화로만 구축되어 있어 실무자들과 운영자에게 실질적인 도움을 주지 못하고 있으며, 특히 30만 톤 이하의 저수지와 하류부에 대해서는 비상대처계획조차 세워지지 않은 상태이다.<br>본 연구는 소방방재청 자연재해저감기술개발사업단 과제의 일환으로 ‘3차원 BIM 기술을 활용한 수방시설의 능동형 재난관리체계 구축’ 사업을 통하여 이루어지고 있으며, 논문에서는 의정부시내 홍복저수지와 백석천 유역을 pilot test 대상지역으로 하여 통합시스템 구축에 필요한 재해상황 별 시나리오를 분석하였다. 시나리오분석은 강우자료 분석을 시작으로 가능한 시나리오를 선정 및 분석하였으며 수방시설물 재난의 일환으로 홍복저수지 붕괴를 고려하였다. 또한 가능한 재해상황을 고려함에 있어서 통합시스템의 계산 속도를 높이기 위한 문제도 함께 고려하였다.본 연구를 통하여 재난관리에 필요한 모든 정보를 BIM기술과 연동하여 가시화된 3차원 능동형 재난관리체계를 구축할 수 있게 되었다.

In the current study, a temporal downscaling model that combines a nonparametric stochastic simulation approach with a genetic algorithm is proposed. The proposed model was applied to Jinju station in South Korea for a historical time period to validate the model performance. The results revealed that the proposed model preserves the key statistics (i.e., the mean, standard deviation, skewness, lag-1 correlation, and maximum) of the historical hourly precipitation data. In addition, the occurrence and transition probabilities are well preserved in the downscaled hourly precipitation data. Furthermore, the RCP4.5 and RCP8.5 climate scenarios for the Jinju station were also analyzed, revealing that the mean and the wet-hour probability significantly increased and the standard deviation and maximum slightly increased in these scenarios. The magnitude of the increase was greater in RCP8.5 than RCP4.5.