감단율법은 벌기령의 평균과 분산을 기반으로 한 수확예측기법으로서, 본 연구에서는 감단율 기법중 의 하나인 벌채면적 가중치법(FAW)과 벌채면적 비율가중치법(FARW)을 적용하여 강원도의 산림경영계 획수립을 위한 30년간(1분기=10년)의 벌채계획량을 추정하였다. 감단율 추정을 위하여 임업통계연보의 10년간(1999년-2008년) 산림면적변화량을 벌채면적으로 가정하여 적용하였으며, FAW와 FARW에 의한 벌기령의 평균과 분산은 각각 4.63, 0.78와 5.18, 0.80였다. 또한, 계획기간동안의 벌채량은 각각 383,597ha와 344,315ha로 예측되었으며, FAW와 FARW에 의하여 추정된 벌채면적과 임업통계연보의 산림면적변화량을 비교한 결과, FAW에 의한 벌채량은 FARW보다 적합도지수가 우수하였다. 또한, FAW에 의한 분기별 벌채변화량은 서서히 증가하는 반면, FARW은 3분기에 급격히 하였다. 따라서, 본 연구에서는 FAW에 의한 벌채계획모델이 FARW보다 적합한 것으로 판단된다.

A probability prediction model for tropical cyclone (TC) genesis in the Northwestern Pacific area was developed using the logistic regression method. Total five predictors were used in this model: the lower-level relative vorticity, vertical wind shear, mid-level relative humidity, upper-level equivalent potential temperature, and sea surface temperature (SST). The values for four predictors except for SST were obtained from difference of spatial-averaged value between May and January, and the time average of Niño-3.4 index from February to April was used to see the SST effect. As a result of prediction for the TC genesis frequency from June to December during 1951 to 2007, the model was capable of predicting that 21 (22) years had higher (lower) frequency than the normal year. The analysis of real data indicated that the number of year with the higher (lower) frequency of TC genesis was 28 (29). The overall predictability was about 75%, and the model reliability was also verified statistically through the cross validation analysis method.

본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 수원과 의정부 지역의 일반국도 아스팔트 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명분포 선정과 헤저드 함수 및 생존확률을 추정하였다. 최적 수명분포형을 찾기 위해 확률지 개념을 이용하여 모수를 추정하였으며 적정 확률분포형태의 결정은 Anderson-Darling 통계값을 이용하였다. 그 결과 분석 대상 지역 포장의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 수명분포는 대수정규(Lognormal)분포인 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 제안한 대수정규분포에 의해 추정된 생존확률함수는 실제 관측값과 차이가 거의 없음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 update가 가능하며 따라서 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있는 이점이 있다.

비선형 이력거동을 가지는 교량 구조계에 지진하중이 작용하였을 때 파괴확률을 추정할 수 있는 기법을 제시하였다. 교량 구조계는 지진하중이 작용할 때 이중선형 이력거동을 보이는 단자유도 진동계로서 모델링하였다. 교량의 파괴는 상단의 변위 응답이 지진 지속시간 동안 정해진 한계 상태 값을 최초로 넘어설 때 발생하는 것으로 정의하였다. 지진하중에 대한 비선형 구조계의 최초통과확률을 추정하기 위하여, 단위시간 동안 한계상태를 넘어서는 빈도수를 계산하는 crossing theory를 적용하였다. 단위시간 동안의 한계상태 초과 빈도수 추정을 위하여 필요한, 비선형 구조계의 응답과 응답의 미분값 간의 결합확률밀도함수를 추정하기 위한 기법으로서, Non-Gaussian closure 기법을 제시하였다. 다양한 지반운동 특성을 가지는 다수의 인공지진 가속도 시간이력을 생성하여 교량의 동적 특성에 따른 파괴확률을 추정하였다. 제시된 기법을 사용한 결과 얻어진 파괴확률 값을 crude Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 얻어진 정해 및 기존의 방법을 적용하여 얻어진 파괴확률 값과 비교함으로써 제시된 파괴확률 추정 기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.

In meteorological data, various studies are being conducted to improve the prediction performance of rainfall with irregular patterns, unlike temperature and solar radiation with certain patterns. Especially in the case of the short-term forecast model for Dong-Nae Forecasts provided by the Korea Meteorological Administration (KMA), forecast data are provided at 6-hour intervals, and there is a limit to analyzing the impact of disasters. In this study, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) information was generated by applying the machine learning method to Local ENsemble prediction system (LENS), Radar-AWS Rainrates (RAR), AWS and ASOS observation data and Dong-Nae Forecast provided by the KMA. Through the preprocessing process, the temporal and spatial resolutions of all the data were converted to the same resolution, and the predictor of machine learning was derived through the factor analysis of the predictor. Considering the processing speed and expandability, the XGBoost method of machine learning was applied, and the Probability Matching (PM) method was applied to improve the prediction accuracy of heavy rainfall. As a result of evaluating the HQPF performance produced for 14 heavy rainfall events that occurred in 2020, it was found that the predicted performance of HQPF was improved quantitatively and qualitatively.

본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 ‘레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)’을 제시하였다. RPM은 (1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였 다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.

본 연구에서는 확률 대응법의 적용성을 평가하고, 이를 적용하여 실제 호우사상에 적합한 레이더 강우 추정관계식을 결정하였다. 먼저, 확률 대응법의 과정을 새로 정리하여 zT나 rT 등의 임계값을 결정하였다. 둘 째, 확률 대응법에 적용할 자료의 수가 매개변수 결정에 미치는 영향에 대하여 모의 자료를 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 셋 째, 확률을 나타낼 반사도와 강우강도 히스토그램의 구간 간격이 매개변수 결정에 미치는 영향에 대해 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 또한, 매개변수를 이용하여 레이더 강우를 추정하였고, 이를 지상강우와 비교하였다. 전체적으로 레이더 강우가 지상강우보다 크게 산정되었지만, 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하여 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5∼8% larger than the estimate using stationary assumption.

본 연구에서는 비슬산 레이더 반사도 자료와 지상강우 자료를 이용하여 확률대응법으로 레이더 강우 추정관계식(Z-R 관계식)의 매개변수를 결정하였다. 먼저, 확률대응법의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 수행하여 적합한 자료 수와 구간 간격을 정하였다. 민감도 분석 결과를 바탕으로 실제 자료에 확률대응법을 적용하여 매개변수를 결정하고 레이더 강우를 추정하여 그 특성을 지상강우와 비교하였다. 이를 통해 확률대응법의 적용 방법을 체계화하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.1. 자료 수에 따른 민감도 분석을 통하여 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였으며, 2. 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 통하여구간을 100개로 분할하였을 때 해당하는 간격이 적절함을 파악하였으며, 3. 확률대응법으로 호우사상에 적합한 매개변수를 결정할 수 있지만 지상강우를 적절히 표현할 수 있는 레이더 강우를 산정하기에 어려움이 있는 것을 확인하였다.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과

본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coeffici

1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로

수도의 안전재배기간을 설정하기 위하여 수원등 9개지역의 기온조건을 분석하여 재배시기별 기준온도의 출현확율을 이용하는 방안과 평년 평균기온을 이용하는 H-U법과 비교검토하고 확율법에 의한 지역별 안전 이앙기, 출수기 및 성숙기를 설정하였다. 확율법에 의한 작기는 기상의 년차별 변이에 대한 안전성을 기할 수 있었으나 H-U법은 안정성이 적었다. 확율법에 의한 이앙기 조한일은 출현율 75-90%를 기대할 수 있는 경우 중북부지역은 5월 12일-22일, 동해연변지는 5월 15일-25일, 남부지방은 5월 4일-16일이었다. 춘천지방에서는 이앙에서 출수까지 소요정산온도가 1700℃ 이상인 중만생종 품종은 부적합한 것으로 보이며 동해안변지인 강릉에서는 1900℃ 이상 만생종은 부적한 것으로 판단된다. 호적출수기는 남부지방에서 통일계품종은 8월 초순, 일반계품종은 8월 중순이며, 강릉과 춘천지방에서는 통일계품종의 안전출수기간이 짧아 재배가 부적합한 것으로 나타났다. 성숙기 만한일은 중북부 지방에서 9월 30일-10월 2일, 동해연변지에서 10월 13일-14일, 그리고 남부지방에서 10월 7일-14일이며, 극초상일에 가까워 수확기에 상해에 대한 안정성도 기대할 수 있다.