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[국내논문] 다중회귀분석을 이용한 강우량 결측치 보정
Completion of the Missing Rainfall Data by a Multi-regression method 원문보기

한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집, 2006 May 18, 2006년, pp.775 - 779  

이명우 (동부엔지니어링 수자원환경부) ,  이봉희 (동부엔지니어링 수자원환경부) ,  김형수 (인하대학교 환경토목공학부) ,  심명필 (인하대학교 환경토목공학부)

초록
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강우자료의 구축은 수문해석에 있어 가장 기본적이며 중요한 단계라 할 수 있다. 하지만 수문 관측 자료의 경우 결측치가 존재하여 그에 대한 보정이 필요한 경우가 종종 발생하게 된다. 따라서 수문자료의 분석을 수행하기에 앞서 우선 자료에 대한 검정을 실시하고, 결측치가 존재할 경우는 이를 보정하여 분석을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 다변량통계기법의 하나인 다중회귀분석을 이용하여 강우 결측치를 보정하였다. 본 연구에서는 다중공선성자기상관에 대하여 고려한 다중회귀모형을 구성하였다. 모형의 구성시 모든 결측지점에 적용이 가능하지 않아 일반성이 떨어짐을 확인 할 수 있었지만, 모형이 구성될 경우 통계적 적합도와 유의수준을 확인 할 수 있는 장점이 있었으며, 다중회귀모형이 구성되는 경우 좋은 보정 결과를 주는 것을 확인 할 수 있었다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • 본 연구에서 IHP보고서로부터 획득하여 사용한 강우자료에는 결측치가 존재하며, 이러한 결측치 보정을 하기위하여 다중회귀분석을 적용하였다. 그림 2는 강우관측소를 평면상에 나타낸 것이며 그림 3은 고도를 고려하여 3차원으로 나타낸 것이다.
  • 이러한 분석결과를 바탕으로 결측치를 잘 설명할 수 있는 독립변수를 선정하였다. 독립변수의 선정은 위의 상관계수 뿐 아니라 다중공선성의 유무와 시계열의 영향을 고려하여 수행하였다. 또한 회귀모형전체는 유의수준 0.
  • 다중공선성이나 자기상관은 회귀모형의 신뢰성을 떨어뜨리는 악영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 다중공선성과 자기상관을 고려하여 종속변수인 강우관측소를 결정하여 회귀모형을 구성하였다.

대상 데이터

  • 본 연구에서는 국제수문개발계획(IHP)의 시험유역인 보청천의 탄부소유역을 대상유역으로 선정하였다. 탄부소유역에는 4개의 강우 관측소가 위치하고 있으며, 각 관측소별 강우의 지속기간이 24 시간인 연 최대치 계열 22개 자료를 “2004년 국제수문개발계획(IHP) 보고서”(건설교통부, 2005)로부터 획득하여 본 연구에 사용하였다.
  • 탄부소유역에는 4개의 강우 관측소가 위치하고 있으며, 각 관측소별 강우의 지속기간이 24 시간인 연 최대치 계열 22개 자료를 “2004년 국제수문개발계획(IHP) 보고서”(건설교통부, 2005)로부터 획득하여 본 연구에 사용하였다.

데이터처리

  • 김응석 등(1999)은 산술평균법 (arithmetic average method), 년정 상강우량법 (normal ratio method), 수정 년정 상강우량방법 (modified normal ratio method), 역거리 법(inverse-distance method), 거리고도비율법(the ratio of distance and elevation method), 선형계획법(Linear programing), 크리깅방법(simple kriging method)등 여러 보정 방법을 비교한 바 있으며, Chang 등(2005)은 퍼지 이론(fuzzy theory)을 이용하여 강우량을 산정한 바 있다. 본 연구에서는 강우의 보정에 다중회귀분석을 사용하였다. 회귀분석 (regression analysis)은 통계기법 중 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이다.
  • 본 연구에서 결측치를 보정하기 위하여 다중회귀분석을 수행하였다. 다중회귀모형의 구성시 결정계수 R2의 검토만으로 모형을 평가해서는 안 되며, 다중공선성과 자기상관의 효과를 고려하여 모형을 구성해야 한다.

이론/모형

  • 검토결과 그림 4와 그림 5에 나타난 바와 같이 비교적 관측치를 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 삼가관측소의 경우 다른 관측소와 높은 상관계수를 보이는 관측소가 존재하지 않고 가장 높은 고도에 위치해 있는 등의 이유로 통계적 조건에 알맞은 회귀모형을 선정할 수 없었다. 따라서 거리와 고도를 이용한 거리 고도비율법(the ratio of distance and elevation method)을 이용하여 결측치를 보정해야 할 것으로 판단된다.
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