Bootstrap 방법과 SIR 알고리즘을 이용한 확률강우량 결정과 위험도 분석

서지정보

· 발행기관 : 대한토목학회
· 수록지 정보 : 대한토목학회 논문집B / 25권 / 5호 / 365 ~ 373페이지
· 저자명 : 이명우, 이충성, 심명필, 김형수

초록

확률분포에 의한 빈도해석은 수자원 분야에서 널리 이용되고 있는 매개변수적(parametric) 통계 방법이다. 이는 확률강우량 및 홍수량의 결정 뿐 아니라 위험도 분석 등에 사용되고 있다. 그러나 매개변수적 빈도해석을 수행하기 위해서는 많은 자료가 필요하며, 자연사상이 선정된 확률분포형을 따른다는 가정이 필요하다. 또한 매개변수의 산정방법에 따라서 결과가 달라지기도 하며, 관측자료가 추가됨에 따라 분포형이 바뀌기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점들에 대한 대안으로 비매개변수 방법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Important Resampling)알고리즘을 적용하여 빈도해석을 실시하고자 한다. 매개변수 방법, Bootstrap방법과 SIR알고리즘을 이용하여 확률강우량을 산정하고, 이 확률강우량이 홍수량과 선형관계에 있다는 전제하에 위험도 분석을 수행하여 상호 비교 분석하였다. 분석결과, 대상유역에서 500년 빈도 이상의 강우량에서는 매개변수적 빈도해석에 의한 확률강우량(홍수량)의 위험도가 가장 작게 나타났으며, 100~200년의 빈도에서는 SIR알고리즘을 적용한 빈도해석이, 50년 이하의 빈도에서는 Bootstrap방법에 의한 빈도해석이 가장 작은 위험도를 나타내었다. 이들 방법의 적용으로 기존 매개변수 방법에 의한 설계수문량들과 비교 분석을 함으로써 적정 설계치를 설정하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 매개변수 방법에 의한 빈도해석의 문제점을 상당부분 보완 할 수 있을 것으로 기대된다.

참고자료

· 없음