본 연구에서는 우리나라에 태풍이 내습할 때 먼저 피해를 받는 남해안 지역을 대표하는 Quantile을 제안하고, 각 지점들의 재 현기간에 따른 극치 풍속을 추정하기 위하여 연 최대풍속 자료와 Hosking이 제안한 선형-모멘트 방법(L-moments)을 이용한 지역빈도 해석을 수행하였다. 모든 기상관측 지점에서는 비정상적인 값이 존재하지 않았고 이질성 검정을 통해서 하나의 동질 한 지역을 나타 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 적합도 과정을 통해서 Generalized Normal (GNO) 및 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 남해안 지역을 대표하는 빈도분포로 선택하였다. 상대 오차(RB)와 상대 평균제곱근 오차(RRMSE)를 이용하여 두 분포의 안정성을 평가한 결 과, GNO 분포가 GEV 분포보다 더 안정한 것을 알 수 있었다. 마지막으로 남해안 지역을 대표하는 Quantile과 각 지점들의 평균, 중앙 값, 그리고 위치 매개변수를 이용하여 지점들의 극치 풍속을 추정하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도해석이 자료가 부족하거나 계측 되지 않은 지점들에 대한 극치 풍속을 추정하기 위한 방법으로서 도입이 필요하다고 생각된다.

본 연구에서는 우리나라의 확률풍속지도를 개발하기 위해 기상관측소를 대상으로 풍속빈도분석을 수행하였다. 우리나라 79개 기상관측소 중 20년 이상 풍속자료를 보유한 69개 기상관측소의 연최대치 풍속자료를 수집하여 빈도분석을 수행하였다. 빈도분석에 적용한 확률분포는 국내·외적으로 극치빈도 분석에 널리 사용되는 Generalized Extreme Value(GEV), Type-Ⅰ Extreme Value(Gumbel), Type-Ⅲ Extreme Value(Weibull), 2-parameters Gamma, 3-parameters Gamma, Log-Pearson Type-Ⅲ 등 6가지이고, 매개변수 추정방법은 모멘트법과 확률가중모멘트법이다. 적합도검정 결과 풍속빈도분석시 우리나라에 가장 적합한 확률분포로는 GEV, 매개변수 추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 현재 건축구조설계기준에서 풍속빈도분석시 적용하고 있는 Gumbel 분포는 위에 나열된 확률분포 중 4번째로 적합한 것으로 나타났다. 확률가중모멘트법에 의한 GEV분포를 이용하여 빈도분석을 수행한 결과, 설계빈도인 100년 빈도를 기준으로 가장 높은 풍속이 추정된 관측소는 제주도에 위치한 고산관측소로 71m/s이며 이어서 경상북도 울진관측소에서 60m/s, 전남 완도관측소에서 59m/s, 울릉도 울릉관측소에서 58m/s로 추정되었다. 가장 낮은 풍속이 추정된 관측소는 강원도 홍천관측소로 22m/s이며 이어서 충북 충주, 보은 관측소에서 23m/s로 추정되었다. 기상관측소별 100년 빈도 설계 풍속을 기준으로 ArcGIS의 크리깅 기법을 통하여 지역별 보간을 수행하였으며 이를 통해 확률풍속지도를 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 확률풍속지도는 향후 강풍에 대비한 건축구조물 설계에 활용 될 것으로 판단된다.