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자료유형
학술저널
저자정보
김상욱 (서울대학교 BK21 안전하고 지속가능한 사회기반건설 사업단) 이길성 (서울대학교 공과대학 건설.환경공학부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제41권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
49 - 63 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2008

Bayesian MCMC를 이용한 저수량 점 빈도분석: I. 이론적 배경과 사전분포의 구축
김상욱 ,  이길성 한국수자원학회논문집 2008.01 학술저널
Bayesian MCMC를 이용한 저수량 점 빈도분석: II. 적용과 비교분석
김상욱 ,  이길성 한국수자원학회논문집 2008.01 학술저널
Bayesian MCMC를 이용한 저수량 점 빈도분석: I. 사전분포의 적용성 비교
김상욱 ,  이길성 ,  박경신 한국수자원학회 학술발표회 2008.01 학술대회자료
Bayesian MCMC를 이용한 저수량 점 빈도분석: II. 빈도분석의 적용 및 결과의 평가
김상욱 ,  이길성 ,  김경태 한국수자원학회 학술발표회 2008.01 학술대회자료

2007

베이지안 방법을 이용한 저수량 빈도분석 : 점 빈도분석 응용
김상욱 ,  이길성 대한토목학회 학술대회 2007.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량 자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 취우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
#불확실성 #합성 유량자료 #실측 유량자료 #빈도곡선 #2차 근사를 이용한 최우추정방법 #2모수 Weibull 확률분포

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