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Bootstrap 방법 및 SIR 알고리즘을 이용한 예상홍수피해액의 불확실성 분석

원문정보

Uncertainty Analysis of Flood Damage Estimation Using Bootstrap Method and SIR Algorithm

이건행, 이정기, 김수전, 김형수

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초록

영어

We estimated the expected flood damage considering uncertainty which is involved in hydrologic processes and data. Actually, this uncertainty represents a freeboard or safety factor in the design of hydraulic structures. The uncertainty was analyzed using Bootstrap method, and SIR algorithm then the frequency based rainfalls were estimated for each method of uncertainty analysis. Also the benefits for each uncertainty analysis were estimated using 'multi-dimensional flood damage analysis(MD-FDA). As a result, the expected flood damage with SIR algorithm was 1.22 times of present status and Boostrap 0.92 times. However when we used SIR algorithm, the likelihood function should be selected with caution for the estimation of the expected flood damage.

한국어

본 연구에서는 수문자료와 수문해석과정에 포함되어 있는 불확실성을 고려함으로써 현재 하천 시설물에 적용되고 있는 안전율 혹은 여유고에서 고려하고 있는 불확실성과 비교 검토하였다. 불확실성을 고려하기 위하여 연최대 강우량자료를Bootstrap 방법, SIR 알고리즘을 통해 재추출함으로써 불확실성을 고려한 확률강우량을 산정하였다. 산정된 현재의 확률강우량과 불확실성을 고려한 경우의 확률강우량을 이용하여 HEC-HMS를 통해 홍수량을 산정, HEC-RAS를 통해 지점별 홍수위를 산정하였다. 예상홍수피해액의 산정은 다차원홍수피해산정방법 (MD-FDA)을 이용하였다. 그 결과 SIR 알고리즘을 이용한 경우 예상홍수피해액의 최대값은 현재의 확률강우량을 이용한 경우의 1.22배, Bootstrap 방법에 의한 최대값은 0.92배의 값을 보였다. SIR 알고리즘은 자료의 재추출시 가중치 부여를 위한 우도함수의 영향을 크게 받으며, 이로 인한 불확실성의 구간이 커져 가장 큰 예상홍수 피해액이 도출되었다. 따라서 자료의 적정 위치에 우도를 결정하는 것이 매우 중요하게 작용하는 것을 알 수 있었다.

목차

요약
 Abstact
 1. 서론
 2. 기본 이론 및 연구 방법
  2.1 불확실성의 개념
  2.2 불확실성 분석 방법
  2.2 예상홍수피해액 산정 밤법
 3. 적용
  3.1 대상유역 및 강우해석
  3.2 현재의 확률강우량을 이용한 예상홍수피해액
 3.3 불확실성을 고려한 연평균 예상홍수피해액
 4. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 이건행 Keon Haeng Lee. 국립환경과학원 수질통합관리센터
  • 이정기 Jung Ki Lee. 인하대학교
  • 김수전 Soo Jun Kim. 인하대학교
  • 김형수 Hung Soo Kim. 인하대학교

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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