[논문]Poisson-Generalized Pareto 분포를 이용한 폭풍해일 빈도해석

김태정; 권현한; 신영석

doi:10.3741/jkwra.2019.52.3.173

Poisson-Generalized Pareto 분포를 이용한 폭풍해일 빈도해석
Frequency analysis of storm surge using Poisson-Generalized Pareto distribution 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.3, 2019년, pp.173 - 185

김태정 (전북대학교 토목공학과 방재연구센터) , 권현한 (세종대학교 건설환경공학과) , 신영석 (호남대학교 정보통신공학과)

초록
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한반도는 지형학적 요건으로 인하여 태풍과 관련된 재난이 매년 발생하여 막대한 피해를 유발하고 있다. 태풍 내습시 폭풍해일과 집중호우가 동시에 발생한다면 해안지역의 침수피해는 더욱 증가할 것으로 사료된다. 이러한 관점에서 태풍과 폭풍해일의 상호의존성을 정량적으로 규명하는 것은 해안지역의 재해분석에 필수적이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 기반으로 절점기준을 초과하는 임계값의 초과확률을 산정하기 위하여 Poisson 분포와 Generalized-Pareto 분포를 이용한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 설계해수면의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 해안지역의 폭풍해일 관련 방재기술 향상에 기여할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Korean Peninsula is considered as one of the most typhoon related disaster prone areas. In particular, the potential risk of flooding in coastal areas would be greater when storm surge and heavy rainfall occurred at the same time. In this context, understanding the mechanism of the interactions between them and estimating the risk associated with the concurrent occurrence are of particular interests especially in low-lying coastal areas. In this study, we developed a Poisson-Generalized Pareto (Poisson-GP) distribution based storm surge frequency analysis model to combine the occurrence of the exceedance of a threshold, that is the peaks over threshold (POT), within a Bayesian framework. The storm surge frequency analysis technique developed through this study might contribute to the improvement of disaster prevention technology related to storm surge in the coastal area.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Flow diagram of the storm surge frequency analysis
그림 Fig. 2. Locations of sea level stations by Korea hydrographic and oceanographic agency
표 Table 1. Sea Level observatory used in this study
그림 Fig. 3. The number of typhoons and its trend during the period of 1987∼2016
그림 Fig. 4. Time series of low pressure of typhoons during the period 1987∼2016
표 Table 2. The yearly number of typhoons, with number affecting the Korean peninsula in parentheses
표 Table 4. Significance test results of storm surge data set
표 Table 3. Sea level stations used in this study (unit: cm)
표 Table 6. Estimated scale parameter (σ) of the GP distribution and its credible bounds
표 Table 7. Estimated shape parameter (ξ) of the GP distribution and its credible bounds
표 Table 5. Estimated parameter (λ) of the Poisson distribution and its uncertainty bounds
그림 Fig. 5. Design storm surge level and its uncertainty over all stations
그림 Fig. 5. Design storm surge level and its uncertainty over all stations (Continue)

AI 본문요약
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문제 정의

둘째, 기존의 결정론적 빈도해석 기법에서 고려되지 못한 매개변수의 불확실성과 비정상성을 고려하기 위한 연구를 수행하였다. 즉, 지구온난화로 인한 태풍의 발생빈도 및 강도의 변 동성을 정량적으로 고려하기 위하여 본 연구에서는 Bayesian 기법과 연계한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 적용하여 설계해수면을 재평가하였다.
본 연구는 폭풍해일 방재대응을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 국내 해수면 변동성을 태풍의 영향과 연계된 PoissonGP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 해수면 관측자료 및 태풍내습 현황을 연구대상으로 선정하여 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 우리나라 주변 해역의 해수면 변동성을 파악하기 위하여 매개변수적 경향성 분석기법과 비매개변수적 경향성 분석기법을 이용하여 해수면 자료의 경향성을 파악하였다. 매개변수적 방법으로는 경향성 분석에 가장 일반적으로 사용되는 선형회귀 분석기법을 사용하였으며, 비매개변수적 경향성 분석기법은 자료가 정규분포를 따르지 않더라도 적합성이 우수한 Mann-Kendall 경향성 분석기법과 Sen’s 경향성 분석기법을 사용하였다.
본 연구에서는 태풍 내습시 저기압 특성으로 인하여 유발되는 폭풍해일 현상의 안전적인 대응을 위하여 활용될 수 있는 폭풍해일 빈도해석 기법의 적용성을 다각적으로 검토하였다. 태풍 내습을 고려한 폭풍해일을 확률통계학적으로 평가하기 위한 본논문의 연구수행 절차는 Fig.
회귀계수 추정은 관측자료와 예측자료의 차이를 의미하는 잔차(residual) 의 제곱합이 최소가 되는 최소자승법(least squares method) 을 적용한다. 선형회귀 분석기법은 고차다항식으로 모형을 구성하는 경우 정확성은 증가하지만 과적합(overfitting)의 문제가 발생할 가능성이 있으므로 본 연구에서는 해수면 자료 의 평균적 변동성을 파악하고자 1차식을 적용하여 경향성을 판별하였다(Cabanes et al., 2001; Church et al., 2006).
이를 위하여 우리나라 해수면 관측자료 및 태풍내습 현황을 연구대상으로 선정하여 분석을 실시하였다. 세부적으로는 태풍 내습시 발생할 수 있는 폭풍해일을 보다 면밀히 검토하고자 태풍 내습시 해수면 상승 경향성을 검토하였다. 이를 확장하여 Bayesian 기법 기반의 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 활용하여 장기간의 해수면 자료와 태풍 내습자료를 이용하여 설계해수면을 산정하였다.
해양관측의 궁극적인 목적은 주기적으로 관측 및 분석을 통하여 폭풍해일 및 지진해일(tsunami) 등과 같은 해양지역에서 발생할 수 있는 현상을 사전에 인지하고 피해를 최소화하기 위하여 해안구조물 설계과정에 필요한 기초자료를 취득하기 위함이다.

가설 설정

본 연구에서는 Eq. (20)과 같이 확률분포형의 매개변수의 사전분포를 가정하였다.
Bayesian 기법의 적용과정에서 자료의 양이 충분하지 못하면 매개변수의 사전분포에 의존도가 높아질 수 있다. 매개변수의 사전분포의 선택은 매개변수의 특성파악으로 결정될 수 있는데 본 연구에서는 매개변수 추정에 필요한 매개변수의 개수보다 자료가 충분하다는 조건으로 가정하 여 무정보(non-informative) 사전분포를 사용하였다. 즉, 매개변수가 서로 독립이며 평평한 형태의 분산 값이 매우 큰 균등분포(uniform distribution)형태의 무정보 사전분포를 만족한다고 가정한다(Gelman, 2006).
(1)에서 일반적으로 X의 변동성에 따라 Y의 변동성을 검토하므로 X를 독립변수, Y를 종속변수로 명명하며 ∊은 정규분포를 따르는 오차항으로 고려한다. 오차항은 정규성(normality), 등분산성(homoscedasticity) 및 독립성(independency)으로 가정한다.
매개변수의 사전분포의 선택은 매개변수의 특성파악으로 결정될 수 있는데 본 연구에서는 매개변수 추정에 필요한 매개변수의 개수보다 자료가 충분하다는 조건으로 가정하 여 무정보(non-informative) 사전분포를 사용하였다. 즉, 매개변수가 서로 독립이며 평평한 형태의 분산 값이 매우 큰 균등분포(uniform distribution)형태의 무정보 사전분포를 만족한다고 가정한다(Gelman, 2006). 본 연구에서는 Eq.
해수면 자료를 확률변수 X로 가정하여 특정한 절점기준을 초과하는 초과치 계열은 서로 독립이고 동일한 분포(independent identically distributed, iid)를 따르며 특정분포 F에서 추출되 었다고 가정할 수 있다. 절점기준 u을 초과하는 폭풍해일 자료를 X–u로 정의하면 폭풍해일 자료의 조건부 확률분포는 Eq.

제안 방법

즉, 지구온난화로 인한 태풍의 발생빈도 및 강도의 변 동성을 정량적으로 고려하기 위하여 본 연구에서는 Bayesian 기법과 연계한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 적용하여 설계해수면을 재평가하였다. Bayesian 통계기법을 기반으로 태풍 내습시 유발되는 폭풍해일을 보다 효과적으로 평가하기 위하여 빈도해석 과정의 매개변수의 불확실성과 외부인자를 고려하였다. 즉 태풍의 변동성이 반영된 폭풍해일 빈도해석 결과를 정량적으로 제시할 수 있었다.
GEV 분포를 활용하여 특정빈도의 설계해수면을 산정하 기 위하여 본 연구에서는 누가분포함수의 역함수를 적용하였 다. 즉, 재현기간 T에 대한 설계해수면을 산정과정은 Eq.
시계열에서 통계적으로 유의한 변화는 MK 분석기법을 통해 판별되며 MK 경향성 분석은 변량의 순위에 기초하여 통계치를 산정하고 변량이 정규분포를 따르지 않아도 적용이 가능하며 이상치나 왜곡치에 대해서도 영향을 받지 않는다. 또한 선형 혹은 비선형 추세성분에 관계없이 경향성 검정을 실시한다.
본 연구에서 사용한 자료기간은 30년으로 일반적으로 확률 통계학적 빈도해석을 수행하는데 필요하다고 알려진 25년을 상회하는 자료기간으로 정량적 신뢰도가 확보된 분석결과를 제시할것으로 사료되며 매개변수 추론에 적용한 Bayesian 기법은 매개변수의 불확실성을 확률분포의 형태로 평가할 수 있다. Tables 5∼7는 Bayesian MCMC 기반의 GP분포 매개변수의 통계치(표준편차, 중앙값 및 불확실성 구간) 및 Poisson 분포의 기댓값(expected value, λ)을 정리한 것이다.
매개변수적 방법으로는 경향성 분석에 가장 일반적으로 사용되는 선형회귀 분석기법을 사용하였으며, 비매개변수적 경향성 분석기법은 자료가 정규분포를 따르지 않더라도 적합성이 우수한 Mann-Kendall 경향성 분석기법과 Sen’s 경향성 분석기법을 사용하였다. 본 연구에서 이용한 경향성 분석기법은 다양한 연구에서 활용되었으므로 간략하게 서술하였다.
대조적으로 절점기준을 크게 설정하는 경우에는 편의는 감소하지만 분산은 증가하는 문제점이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 태풍 내습특성을 고려한 설계해수면을 산 정하는데 주안점을 두고 있기 때문에 태풍이 내습한 시기의 해수면을 폭풍해일로 고려하여 92회 태풍내습 시기의 최저 해수면을 절점기준으로 설정하였다. 즉, 태풍으로 인하여 해 수면이 상승하는 경우의 최저 해수면을 초과하는 경우에 대한 폭풍해일 빈도해석을 수행하였다.
조건부 분포에서 추출된 난수들이 안정 상태(stable state)에 도달하기까지 초기의 일정부분의 난수를 제거한 이후의 난수들을 이용한다. 본 연구에서는 표본이 효과적으로 혼합되어 추출되도록 3개의 병렬체인을 이용하여 수 렴여부를 확인하였고 10,000개의 표본을 반복생성한 후, 초기 난수의 영향을 제거하기 위하여 처음의 5,000개의 난수를 제거하였다.
우리나라를 내습하는 태풍횟수가 증가경향이 없다고 하더라고 해수면 온도상승으로 인한 태풍의 강도와 크기가 증가하고 있는 것은 다양한 연구사례(Emanuel, 2005; Suzuki et al., 2013)를 통하여 보고되고 있으며 본 연구에서는 태풍의 내습 횟수를 폭풍해일을 평가하는 주요 인자로 활용하였다. Kim and Kwon (2016)의 선행연구에서 우리나라 태풍과 연계된 위험기상현상에 영향을 미치는 것은 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성인 점을 고려하여 태풍의 강도를 직관적으로 파악할 수 있는 태풍 중심기압의 변동성 검토결과를 Fig.
세부적으로는 태풍 내습시 발생할 수 있는 폭풍해일을 보다 면밀히 검토하고자 태풍 내습시 해수면 상승 경향성을 검토하였다. 이를 확장하여 Bayesian 기법 기반의 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 활용하여 장기간의 해수면 자료와 태풍 내습자료를 이용하여 설계해수면을 산정하였다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같이 요약할 수 있다.
둘째, 기존의 결정론적 빈도해석 기법에서 고려되지 못한 매개변수의 불확실성과 비정상성을 고려하기 위한 연구를 수행하였다. 즉, 지구온난화로 인한 태풍의 발생빈도 및 강도의 변 동성을 정량적으로 고려하기 위하여 본 연구에서는 Bayesian 기법과 연계한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 적용하여 설계해수면을 재평가하였다. Bayesian 통계기법을 기반으로 태풍 내습시 유발되는 폭풍해일을 보다 효과적으로 평가하기 위하여 빈도해석 과정의 매개변수의 불확실성과 외부인자를 고려하였다.
본 연구에서는 태풍 내습특성을 고려한 설계해수면을 산 정하는데 주안점을 두고 있기 때문에 태풍이 내습한 시기의 해수면을 폭풍해일로 고려하여 92회 태풍내습 시기의 최저 해수면을 절점기준으로 설정하였다. 즉, 태풍으로 인하여 해 수면이 상승하는 경우의 최저 해수면을 초과하는 경우에 대한 폭풍해일 빈도해석을 수행하였다.
첫째, 태풍 내습기간의 해수면에 대하여 서로 다른 경향성 분석을 수행하였다. 경향성 분석기법에 따라서 일부지점에 서 상반된 결과를 제시하였지만 분석을 수행한 20개 지점의 폭풍해일 자료는 증가경향성을 나타내고 있는 것으로 판단된다.

대상 데이터

kr/)에서 제공하는 연도별 태풍발생 및 우리나라에 영향을 준 태풍현황은 Table 2와 같다. 1987년부터 2016년까지 발생한 태풍은 총 760개이며 이 중에서 92개의 태풍이 우리나라에 내습하였다. 이례적으로 1988년과 2009년의 경우 우리나라를 내습한 태풍은 0회로 확인되었다.
국립해양조사원에서는 해수면, 파고, 수온, 염분 및 기압 등과 같은 해양관측요소를 관측하기 위한 네트워크 KOON (Korea Ocean Observing Network)을 구축하여 관측된 자료를 실시간으로 제공하고 있으며 본 연구에서는 KOON에서 제공하는 총 46개 조위 관측소 중에서 폭풍해일 빈도해석이 가능한 30년 이상의 자료를 보유하고 있는 총 20개 지점의 해수면 관측자료를 활용하였다.
기상청에서 정의하는 내습태풍은 32∼42°N, 120∼135E°의 영역을 통과하는 태풍으로 정의하고 있다. 본 연구에서 우리나라 내습태풍을 선별하기 위하여 일본 기상청 산하의 지역특별 기상센터(Regional Specialized Meteorological CentersTokyo Typhoon Center, RSMC)와 미국 합동태풍 경보센터 (Joint Typhoon Warning Center, JTWC)에서 제공하는 Best track 태풍 위‧경도 정보를 활용하였다.
본 연구는 폭풍해일 방재대응을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 국내 해수면 변동성을 태풍의 영향과 연계된 PoissonGP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 해수면 관측자료 및 태풍내습 현황을 연구대상으로 선정하여 분석을 실시하였다. 세부적으로는 태풍 내습시 발생할 수 있는 폭풍해일을 보다 면밀히 검토하고자 태풍 내습시 해수면 상승 경향성을 검토하였다.

이론/모형

(15)에서 μ는 위치 매개변수(location parameter)를 의미하며 GP분포와 동일하게 매개변수 추정과정은 최우도법을 활용하였다.
Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법의 결과비교를 위하여 해수면 빈도해석에서 널리 사용되고 있는 GEV 분포형을 활용하였다. GEV 분포의 확률밀도함수는 Eq.
Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법의 매개변수를 추정하기 위하여 다변량 조건이며 직접적으로 표본생성이 불가능한 상태에서 임의의 분포에서 표본을 생성하는데 일반적으로 사용되는 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 기법의 Gibbs 표본법을 활용하여 매개변수를 추정하였다. Gibbs 표본법은 현재시점의 매개변수들의 값은 정확하게 바로 직전의 추출된 값들이 사용되므로 상호독립이 아니라 상관관계가 있는 종속성을 가지게 된다.
매개변수적 방법으로는 경향성 분석에 가장 일반적으로 사용되는 선형회귀 분석기법을 사용하였으며, 비매개변수적 경향성 분석기법은 자료가 정규분포를 따르지 않더라도 적합성이 우수한 Mann-Kendall 경향성 분석기법과 Sen’s 경향성 분석기법을 사용하였다.
(1)에서 α와 β는 회귀계수(regression coefficients)로써 절편(intercept)과 기울기(slope)로 정의된다. 회귀계수 추정은 관측자료와 예측자료의 차이를 의미하는 잔차(residual) 의 제곱합이 최소가 되는 최소자승법(least squares method) 을 적용한다. 선형회귀 분석기법은 고차다항식으로 모형을 구성하는 경우 정확성은 증가하지만 과적합(overfitting)의 문제가 발생할 가능성이 있으므로 본 연구에서는 해수면 자료 의 평균적 변동성을 파악하고자 1차식을 적용하여 경향성을 판별하였다(Cabanes et al.

성능/효과

4에 제시하였다. 1980년대 후반부터 우리나라를 내습하는 태풍의 중심기압이 감소하고 있는 것을 확인하였다. 즉, 지구온난화 진행에 따른 해수면 온도상승은 태풍의 강도를 상향시키고 있는 것으로 사료된다.
Sen’s 경향성 분석결과는 목포 지점의 증가경향이 가장 높은 것으로 나타났다.
첫째, 태풍 내습기간의 해수면에 대하여 서로 다른 경향성 분석을 수행하였다. 경향성 분석기법에 따라서 일부지점에 서 상반된 결과를 제시하였지만 분석을 수행한 20개 지점의 폭풍해일 자료는 증가경향성을 나타내고 있는 것으로 판단된다. 이러한 맥락에서 지구온난화로 인한 해수면 온도상승은 태풍의 강도를 증가시키는 요인으로 작용할 것으로 판단되며, 향후 연안지역의 침수대책을 수립시 해수면 상승 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.
(2008)의 개발한 SLOSH 모형을 고성능 병렬컴퓨터와 연계하여 실시간 즉각 예보체계의 신속성과 정확성을 검토하였다. 그 결과 태풍 볼라벤(2012년 15호) 사상에서 최대해수면 발생시점을 예측한 결과 1시간 이내에서 비교적 정확한 예측성을 확인하였다.
대부분의 지점에서 GEV 분포로 산정된 설계해수면이 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법으로 산정된 설계해수면의 불확실성 구간에 포함되는 것을 확인할수 있으며 GEV 분포의 신뢰구간은 좌우대칭 형태를 나타내고 있으며, 이는 오차의 분포를 정규분포로 가정한 결과이다. 그에 반해, Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 재현기간이 증가함에 따라 불확실성 구간의 범위가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 연안지역의 폭풍해일 발생빈도 및 크기를 정량적으로 제시하여 해안구조물의 설계에 활용이 될 수 있을 것으로 사료된다.
5는 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법에 대하여 Bayesian MCMC 모의로 산정된 매개변수와 비교모형인 GEV 분포의 매개변수를 활용하여 재현기간에 따른 설계해수면을 도시한 결과이다. 대부분의 지점에서 GEV 분포로 산정된 설계해수면이 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법으로 산정된 설계해수면의 불확실성 구간에 포함되는 것을 확인할수 있으며 GEV 분포의 신뢰구간은 좌우대칭 형태를 나타내고 있으며, 이는 오차의 분포를 정규분포로 가정한 결과이다. 그에 반해, Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 재현기간이 증가함에 따라 불확실성 구간의 범위가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
05로 고려하였다. 선형회귀 경향성 판별결과에서는 20개 모든 지점에서 폭풍해일의 증가경향성이 존재하는 것으로 나타났으며 목포지점의 폭풍해일 증가경향성이 가장 높은 것으로 나타났다. 증가경향이 가장 작은 지점은 울산 지점으로 확인되었다.
셋째, 전체지점에서 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법으로 산정된 설계해수면이 GEV 분포로 산정된 설계해수면 에 비하여 약5%의 상향된 결과를 제시하였으며 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석으로 산정된 설계해수면을 해안구조물 설계과정에서 활용하는 경우 방재측면에서 보다 효율적인 평가를 가능케 할것으로 판단된다. 추가적으로 부산 및 묵호 지점 의 경우 약300년 빈도 이상의 결과에서는 GEV 분포로 산정된 설계해수면이 역전되는 현상을 확인할 수 있었다.
이는 선형회귀 경향성 분석결과와 일치되는 결과이며 MK 경향성 분석기법에서 증가경향의 유의성이 없는 지점으로 결정된 군산, 울산 및 위 도 지점의 Sen’s 경향성 분석결과 폭풍해일의 증가경향이 존재하는 것으로 평가되었다.
4에서 확인한 바와 같이 태풍의 중심기압이 낮아짐에 따라 해수면 상승효과의 증가로 사료된다. 추가적으로 경향성 분석기법의 특성에 따라서 동일한 지점의 자료에 상반된 경향성 분석결과를 제시할 수 있음을 확인하였다.
셋째, 전체지점에서 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법으로 산정된 설계해수면이 GEV 분포로 산정된 설계해수면 에 비하여 약5%의 상향된 결과를 제시하였으며 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석으로 산정된 설계해수면을 해안구조물 설계과정에서 활용하는 경우 방재측면에서 보다 효율적인 평가를 가능케 할것으로 판단된다. 추가적으로 부산 및 묵호 지점 의 경우 약300년 빈도 이상의 결과에서는 GEV 분포로 산정된 설계해수면이 역전되는 현상을 확인할 수 있었다.
폭풍해일시 해수면 자료의 MK 경향성 분석결과는 군산, 울산 및 위도 지점에서 폭풍해일의 증가경향의 유의성이 없는 것으로 나타났으며 그 외의 지점은 폭풍해일의 증가경향의 유의성을 확인하였다. Sen’s 경향성 분석결과는 목포 지점의 증가경향이 가장 높은 것으로 나타났다.

후속연구

본 연구에서 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법의 적용 과정에서 절점기준을 초과하는 횟수로 고려되는 우리나라를 내습한 태풍횟수에 대하여 경향성이 있는지 사전에 검토할 필요가 있다. 절점기준의 초과횟수에 따라서 비정상성 모형으로의 확장 필요성을 판단하기 위함이다.
경향성 분석기법에 따라서 일부지점에 서 상반된 결과를 제시하였지만 분석을 수행한 20개 지점의 폭풍해일 자료는 증가경향성을 나타내고 있는 것으로 판단된다. 이러한 맥락에서 지구온난화로 인한 해수면 온도상승은 태풍의 강도를 증가시키는 요인으로 작용할 것으로 판단되며, 향후 연안지역의 침수대책을 수립시 해수면 상승 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.
그에 반해, Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 재현기간이 증가함에 따라 불확실성 구간의 범위가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 연안지역의 폭풍해일 발생빈도 및 크기를 정량적으로 제시하여 해안구조물의 설계에 활용이 될 수 있을 것으로 사료된다. 추가적으로 수심 및 복 잡한 해안선 등과 같은 지역성을 고려한 빈도해석 기법으로 확장하는 경우 관측이 어려운 해양에서의 설계해수면을 통계학적 추론에 의하여 제시하여 폭풍해일 방재지도 작성 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 연안지역의 폭풍해일 발생빈도 및 크기를 정량적으로 제시하여 해안구조물의 설계에 활용이 될 수 있을 것으로 사료된다. 추가적으로 수심 및 복 잡한 해안선 등과 같은 지역성을 고려한 빈도해석 기법으로 확장하는 경우 관측이 어려운 해양에서의 설계해수면을 통계학적 추론에 의하여 제시하여 폭풍해일 방재지도 작성 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
향후 연구로서 국내외 수치예보 모형 결과와 기후인자와 원격상관성을 이용하여 비정상성 모형기반의 예측모형으로서 활용성을 개선할 필요할 있을 것으로 판단되며, 이를 통해 동적모형 기반의 폭풍해일 위험도 해석 절차개발로 확장도 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	태풍 내습기간의 해수면에 경향성 분석을 수행한 결과, 태풍의 강도를 증가시키는 요인은?	경향성 분석기법에 따라서 일부지점에 서 상반된 결과를 제시하였지만 분석을 수행한 20개 지점의 폭풍해일 자료는 증가경향성을 나타내고 있는 것으로 판단된다. 이러한 맥락에서 지구온난화로 인한 해수면 온도상승은 태풍의 강도를 증가시키는 요인으로 작용할 것으로 판단되며, 향후 연안지역의 침수대책을 수립시 해수면 상승 영향을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.
	수문기상학적으로 폭풍해일이란 무엇인가?	수문기상학적으로 폭풍해일(storm surge)이란 열대지방의 해상에서 발생하는 태풍 및 온대성 저기압 등의 기상학적 요인에 의하여 역기압 효과(inverted barometer effect)로 유발되는 해수면이 변동하는 현상을 의미한다(Wakelin et al., 2003).
	우리나라에 태풍이 밀접한 영향을 가지는 이유는?	, 2009). 우리나라는 중위도에 위치하고 있으며 삼면이 바다인 지형학적 특성과 국토의 형상이 반도의 형태를 하고 있어 태풍 내습시 전국이 태풍의 영향권에 포함되며 매년 강한 바람과 호우를 동반한 태풍이 내습하여 일상생활에 밀접한 영향력을 미치고 있다. 최근 한반도 주변해역은 도시화 및 산업단지 개발이 집중되고 있으며 지구온난화 영향과 맞물려 대형태풍으로 유발되는 해안가 저지대 지역의 침수 및 범람 등과 같은 대규모 재해의 발생 가능성이 급증하고 있다

참고문헌 (35)

Cabanes, C., Cazenave, A., and Le Provost, C. (2001). "Sea level rise during past 40 years determined from satellite and in situ observations." Science, Vol. 294, No. 5543, pp. 840-842.

상세보기
Church, J. A., and White, N. J. (2006). "A 20th century acceleration in global sealevel rise." Geophysical research letters, Vol. 33, No. 1.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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