An Analysis of Temporal Characteristic Change for Various Hydrologic Weather Parameters (II ) - On the Variability, Periodicity -

(1)

韓國水資源學會論文集第43卷第5號․2010年 5月

pp. 483～493

각종 수문기상인자의 경년별 특성변화 분석 (II) - 변동성, 주기성을 중심으로 -

An Analysis of Temporal Characteristic Change for Various Hydrologic Weather Parameters (II) - On the Variability, Periodicity -

이 재 준^* / 장 주 영^** / 곽 창 재^***

Lee, Jae Joon / Jang, Joo Young / Kwak, Chang Jae

...

Abstract

In this study, for the purpose of analyzing variability and periodicity of Korean hydrologic weather parameters, 5 hydrologic weather parameters data such as annual precipitation, annual rainy days, annual average temperature, annual average relative humidity, annual duration of sunshine are collected from 63 domestic meteorological stations that has the hydrologic weather parameters records more than 30 years.

And in this study the variability and periodicity using the statistical methods like Wald-Wolfowitz test, Mann-Whitney test, and Wavelet Transform about hydrologic weather parameters is analyzed. The results of statistical analysis of variability and periodicity can be summarized as follows: 1) Variability commonly appeared in annual average temperature and annual average relative humidity. 2) Annual precipitation, annual rainy days and annual duration of sunshine showed different results according to area. 3) Periodicity appeared in annual precipitation and annual rainy days but did not appeard in annual average temperature, annual average relative humidity and annual duration of sunshine.

Keywords : hydrologic weather parameters, variability, periodicity

...

요 지

본 연구에서는 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 5개의 수문기상수문인자 즉, 연강수량, 연강수일수, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간 자료를 각 지점별로 수집하고, 통계학적 기법인 Wald- Wolfowitz 검정, Mann-Whitney 검정을 이용하여 변동성 분석과 Wavelet Transform을 이용하여 주기성을 분석하였다.

변동성 분석결과 연평균상대습도, 연평균기온에서 공통적으로 변동성이 나타났으며, 연강수량, 연강수일수, 연일조시간 은 지역에 따라 상이한 결과를 보였다. 주기성 분석에서는 연강수량, 연강수일수에서 각 지점별로 주기가 나타났으나, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간에서는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다.

핵심용어 : 수문기상인자, 변동성, 주기성

...

* 교신저자, 금오공과대학교 토목환경공학부 교수

Corresponding Author, Professor / Ph.D., School. of Civil and Environmental Engrg., Kumoh National Institute of Technoligy, 1 Yangho-dong, Gumi, Gyeongbuk 730-701, Korea (e-mail: [email protected])

** 금오공과대학교 대학원 토목공학과 석사과정

Graduate Student / School. of Civil Engrg., Kumoh National Institute of Technology, 1 Yangho-dong, Gumi, Gyeongbuk, Korea

*** 금오공과대학교 대학원 토목공학과 박사과정

Doctorial Student / School. of Civil Engrg., Kumoh National Institute of Technology, 1 Yangho-dong, Gumi, Gyeongbuk, Korea DOI: 10.3741/JKWRA.2010.43.5.483

(2)

1. 서 론

최근 들어 기후변화는 전세계적인 관심분야로 대두되고 있으며, 전세계적으로 기후변화 문제로 인한 피해는 세계 곳곳에서 나타나고 있는 실정이다. 우리나라도 이러한 기 후변화로 부터 안정하다고 할 수 없다. 권원태(2005)는 우 리나라는 지난 20세기에 평균 기온이 약 1.5℃ 상승한 것 으로 나타나 온난화 추세가 전지구적인 경향으로 나타났 으며, 20세기 후반부터 기후변화에 따른 강수량 및 집중호 우의 증가 추세가 나타나고 있다고 보고한바 있다.

현재 기후변화에 따라 발생할 수 있는 수문변화에 대 한 우리나라의 연구는 수문기상학자가 수문모형에 적용 하여 대상 유역에 어떠한 수문변화가 미래에 발생하게 될지를 예측하는 방법이 주로 사용되고 있으며 (정상만 등, 2008), 이동률 등 (2004)은 GCM 모의결과와 마코프 연쇄를 이용하여 기후변화를 고려한 수문자료의 모의 발 생 결과 시나리오에 따라 극심한 가뭄과 홍수의 발생빈 도가 증가할 것으로 보고하였다. 그러나 현재 우리나라 는 각종 수문기상인자들에 대한 전반적인 변화분석은 미 흡한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 우리나라 수문기상인자의 변화 를 알아 보기위해 국내 기상 관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점의 연강수량, 연강수일수, 연평균 기온, 연평균상대습도, 연일조시간에 대하여 통계학적 기 법을 적용하여 변동성과 주기성을 알아보고자 한다. 변동 성 분석은 흔히 알려진 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann- Whitney 검정을 통하여 수행되었으며, 수문기상인자의 주기성 분석에는 Wavelet Transform 이용하여 주기성을 분석하였다.

2. 연구방법 및 이론

2.1 변동성 분석 2.1.1 Pettitt 검정

Pettitt 검정 (Pettitt, 1979)은 시계열 자료의 변화점을 파악하기 위한 강력한 비모수검정중의 하나로서, 시계열 T (^ _ ⋯ _)는 (^ _⋯ _), (^   _{ } ⋯ _)와 같이 두 개의 시계열 자료로 나누어지고, 두 지수 ^와

는 다음과 같이 계산된다.

  

  

 

_ _ (1)

여기서  











 i f    i f   

  i f   

 

        ⋯ (2) 대부분의 주요한 변화점은 ^의 절대값이 최대일 때 발견된다. 또한 각 변화점에서 신뢰수준 값을 다음과 같 이 계산할 수 있다.

    exp ^^

  ×^

 (3)

이 검정기법은 시계열에서 변화점을 발견하는데 상대 적으로 유효하다고 알려져 있다. 게다가 장기간 추세의 경우에 변화점으로서 추세를 파악하고자 하는 분석 대상 기간의 중심을 판별한다. 만약 시계열이 주기에 의해 지 배된다면 많은 다른 유사한 검정과 같이 이 검정은 연구 하고자 하는 시계열의 길이보다 상대적으로 주기의 길이 에 의존하여 더 효과적이거나 혹은 덜 효과적인 결과를 보일 수 있다. 특히 만약 검정된 시계열의 길이가 주기보 다 더 길다면 이 검정은 부적당할 수도 있으며 시계열은 검정을 하기 전에 부표본으로 구분 되어져야 한다.

2.1.2 Wald-Wolfowitz 검정

Wald-Wolfowitz 검정 (Wald and Wolfowitz, 1940)은 두 모집단의 독립성을 검정하는 비모수적 검정중의 하나 로서 귀무가설 와 대립가설 는 다음과 같다.

_ ; 두 개의 모집단은 동일하다.

_ ; 두 개의 모집단은 동일하지 않다.

통계량^은 두 표본을 오름차순으로 정리한 후, 두 표 본이 교차하는 횟수가 통계량 이 된다. 이 때 두 표본의 평균 과 표준편차 ^은 다음과 같이 계산된다.

_ _ _

__

  (4)

_ ^^^ _^_ _ 

____ _ _

(5)

여기서, 첫 번째 자료와 두 번째 자료가 동일하다는 귀 무가설 하에 다음의 검정 통계량 Z를 계산한다.

_{ }

_

  _

_or _≤ 

_{ }

_



^{  }



^{ }

_or _ 

(6)

두 개의 자료군이 동일하다는 귀무가설은 다음과 같은 경우 기각된다.

≥ _{  } (7)

여기서   는 표준정규분포의 1-α/2 분위수에 해

(3)

당되는 값이며, α는 유의수준이다.

2.1.3 Mann-Whitney 검정

Wilcoxon (1945)이 처음으로 제안한 것을 Mann and Whitney (1947)가 자료수가 다른 경우에도 적용할 수 있 도록 변형시킨 방법으로 Mann-Whitney 검정은 두 모집 단의 동질성을 비교하기 위한 가장 강력한 검정중의 하나 로서, 귀무가설 와 대립가설 는 다음과 같다.

_ ; 두 개의 모집단은 동일하다.

_ ; 두 개의 모집단은 동일하지 않다.

표본의 크기 N을 오름차순으로 정리한 후 다음 식과 같은 2개의 통계량을 계산한다.

′  __ 

__ 

_ (8)

 __′ (9)

여기서, ^, ^ ; 부표본의 크기 (^ < ^)

_ ; 크기가 ^인 부표본 순위의 합

Eq. (8)과 Eq. (9)에서 만일 ^′<면, ^′=을 검정 통 계량 Z를 구하는데 사용한다. Mann-Whitney test는 연 속분포에 바탕을 두고 있으므로 동순위인 관측치가 존재 하는 경우에는 보정을 해야 하며, 동순위에 대한 보정계 수는 Eq. (10)과 같다.



  





_^ _

(10)

여기서, 1 ; 동점이 된 경우의 수

_ ; i번째 동점에서 관측값의 갯수

이 때 표준편차는 보정계수에 따라 다음과 같이 계산 된다.

T=0 인 경우, ^{ }^^

___ _ 

(11)

T>0 인 경우, ^^^ 

__

 

^_

 (12) 여기서, N=^+^이며, 첫 번째 자료와 두 번째 자료가 동일하다는 귀무가설 하에 다음의 검정 통계량 Z을 계산 한다.

_{ }



_{ }



__

(13) 두 개의 자료군이 동일하다는 귀무가설은 다음과 같은 경우 기각된다.

≥ _{  } (14)

여기서^  는 표준정규분포의 1-α/2 분위수에 해당

되는 값이며, α는 유의수준이다.

2.2 Wavelet 변환에 의한 주기성분석

Wavelet 분석은 비정상 시계열의 주 변화성분을 탐지 하는데 매우 유용한 기법이다. Fourier 분석과 마찬가지 로 Wavelet 분석도 시계열을 연속함수들의 무한 가중합 으로 나타낸다. Fourier 분석에서는 이러한 연속함수가 무한개의 sine과 cosine함수이다. Wavelet 분석에 있어서 그 함수들은 공간상에 지역화 된, 즉 한정된 영역에 대하 여 영이 아닌 값을 가진다. 실제로 사용되는 함수들은 점 진적으로 한정된 구간에 제한된다. 본 연구에서의 적용에 있어서는 Gaussian에 의해 변조된 점근적으로 영에 근접 하는 Morlet wavelet이 사용되었다 (Morlet, 1982).

_  ^{ }× ^^^× ^{ }^^ (15) 여기서^은 무차원의 시간 지표이고 wo는 무차원의 주 기이다. 동일 시간 간격 δt[m=0, …, N-1] 에 대하여 N개 의 값을 가지는 주어진 시계열 fx (m)에 대하여 wavelet 변환은 wavelet 함수^를 가지는 함수 fx의 합성곱이다.

_  

  

  

__^

  

 (16)

여기서 s는 wavelet 척도 (구간길이) 이다. ^는 ^의 공액이고, n은 wavelet 함수의 원점이 변환되는 구간들의 수이다. Wavelet 척도는 시계열의 Fourier 분석에 있어 주 기성의 개념에 대응한다. 저빈도(장주기) 성분은 wavelet 의 척도를 연장시키면서 얻을 수 있고, 고빈도 (단주기) 성분은 wavelet 길이를 줄이면서 얻을 수 있다. 각 시점에 있어서 시계열은 다른 척도에서의 wavelet 들의 합과 비 슷하다. 본 연구에서는 wavelet 변환과 주요 주기 선정을 위해서 Torrence and Compo (1998)가 제시한 알고리즘 을 사용하였다. Wavelet 스펙트럼 또는 계수는



^ 



^ 와 같이 정의된다. 이것은 wavelet의 진폭 (계수)과 시간 척도 (s) 및 시간 (위치 n)의 함수로 나타나는 3차원 표면 에 대응한다. Fourier 변환과 비슷하게 높은 값의 계수는 그 시간에 그 wavelet 척도의 기여도가 크다는 것을 나타 낸다. 높은 기여도를 가지는 지역의 폭은 이 성분이 기여 하는 시간 구간을 나타낸다.

3. 수문기상인자의 특성분석 결과

본 장에서는 본 연구에서 사용된 기상관측소 63개 지점 중 지면관계상 지역별로 우리나라의 주요 기상관측 지점

(4)

Station Section Pettitt Test

Change-Point Confidence Level Observed Duration

Seoul

Precipitation 1972 0.7387

1961〜2007

Rainy Days 1976 0.8731

Temperature 1988 0.9999

Relative Humidity 1986 0.9999

Duration of Sunshine 1999 0.9656

Daegu

1952〜2007

Daejeon

1969〜2007

Namwon

1973〜2007

Kwangju

1952〜2007

Duration of Sunshine 1969 0.9925 Table 1. Change Point Analysis by the Pettitt Test

으로 볼 수 있는 서울, 대구, 대전, 남원, 광주지점의 5개 수문기상인자 (연강수량, 연강수일수, 연평균기온, 연평균 상대습도, 연일조시간)를 중심으로 변동성과 주기성분석 결과를 수록하였다.

3.1 변동성 분석

3.1.1 Pettitt 검정에 의한 변화점 분석

수문기상인자에 대한 변동성 분석을 시행하기에 앞서 변화점을 가정하여야 하며, 변화점은 강수량을 도시 하거 나 전 후반의 자료수 변화를 통해 평균 또는 분산의 통계 적 편차특성을 이용하여 가정하게 된다(이상복 등, 2004).

본 연구에서는 수문기상인자의 변화점을 가정하는데 있 어서 2.1.1절에서 소개한 Pettitt 검정법을 사용하였다.

Table 1은 본 연구의 서울, 대구, 대전, 남원, 광주지점에 대한 변화점 분석결과이다.

연강수량의 경우 서울지점을 제외한 대구, 대전, 남원, 광주지점에서 변화점이 1996년으로 나타났으며, 연평균 기온의 경우는 남원지점을 제외하면 1987∼1988년으로 나타나는 특징을 보였다. 각 수문기상인자들의 변화점에 서의 신뢰수준을 보면 연평균기온과 연평균상대습도는 상당히 높은 신뢰수준을 보였으며, 연강수량, 연강수일수 의 경우는 비교적 낮은 수준의 값을 보이고 있었다. 본 연 구에서 Pettitt 검정은 변동성 분석의 변화점을 가정하기 위하여 수행 되었으며, 낮은 신뢰수준으로 분석된 수문기 상인자들도 그 점에서의 변화점이 나타난 것이므로 그 점 을 기준으로 변동성 분석을 하는데 있어서 큰 무리가 없 다고 판단되어진다.

(5)

Station Section Wald-Wolfowitz Test Mann-Whitney Test LL(1) Z(2) UL(3) Result LL Z UL Result

Seoul

Precipitation -1.96 1.42 1.96 NG -1.96 1.88 1.96 NG

Rainy Days -1.96 1.19 1.96 NG -1.96 2.60 1.96 OK

Temperature -1.96 3.41 1.96 OK -1.96 4.99 1.96 OK Relative Humidity -1.96 3.50 1.96 OK -1.96 -4.78 1.96 OK Duration of Sunshine -1.96 3.07 1.96 OK -1.96 3.45 1.96 OK

Daegu

Precipitation -1.96 0.08 1.96 NG -1.96 -1.93 1.96 NG

Rainy Days -1.96 0.80 1.96 NG -1.96 1.85 1.96 NG

Temperature -1.96 4.33 1.96 OK -1.96 5.63 1.96 OK Relative Humidity -1.96 4.97 1.96 OK -1.96 -5.24 1.96 OK Duration of Sunshine -1.96 0.40 1.96 NG -1.96 2.87 1.96 OK

Daejeon

Precipitation -1.96 0.52 1.96 NG -1.96 -2.09 1.96 OK

Rainy Days -1.96 0.55 1.96 NG -1.96 2.08 1.96 OK

Temperature -1.96 -3.41 1.96 OK -1.96 4.44 1.96 OK Relative Humidity -1.96 4.45 1.96 OK -1.96 5.17 1.96 OK Duration of Sunshine -1.96 1.45 1.96 NG -1.96 2.32 1.96 OK

Namwon

Precipitation -1.96 -0.17 1.96 NG -1.96 -2.63 1.96 OK Rainy Days -1.96 0.26 1.96 NG -1.96 -1.16 1.96 NG Temperature -1.96 1.21 1.96 NG -1.96 -2.52 1.96 OK Relative Humidity -1.96 1.48 1.96 NG -1.96 3.20 1.96 OK Duration of Sunshine -1.96 0.39 1.96 NG -1.96 1.90 1.96 NG

Kwangju

Precipitation -1.96 0.80 1.96 NG -1.96 -2.20 1.96 OK

Rainy Days -1.96 0.51 1.96 NG -1.96 2.24 1.96 OK

Temperature -1.96 3.66 1.96 OK -1.96 -4.81 1.96 OK Relative Humidity -1.96 4.86 1.96 OK -1.96 5.52 1.96 OK Duration of Sunshine -1.96 0.29 1.96 NG -1.96 3.35 1.96 OK Table 2. Variability Analysis by the Wald-Wolfowitz and the Mann-Whitney Test

3.1.2 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann-Whitney 검정에 의한 변동성 분석

Table 2는 본 연구의 서울, 대구, 대전, 남원, 광주지점 에 대하여 앞서 기술한 Pettitt 검정의 변화점을 기준으로 하나의 샘플을 둘로 나누고 신뢰수준 95%로 통계학적 기 법인 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann-Whitney 검정을 통 해 변동성을 파악한 것이다. 두 검정에서 계산된 검정통 계량 (Z)이 하한치 (LL)와 상한치 (UL)의 범위를 벗어 날 경우 변동성을 갖는 것으로 분석된다.

Table 2를 보면 일부 지점과 일부 수문기상인자에서 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann-Whitney 검정에서 상이 한 검정결과를 보이고 있으므로 분석을 용이하게 하기 위 해 시기적으로 뒤에 발표된 Mann-Whitney 검정방법의 결과를 기준으로 기술하기로 한다. 서울 지점의 연강수량,

대구 지점의 연강수량, 연강수일수, 남원 지점의 연강수일 수, 연일조시간을 제외하면 모든 지점에서 변동성이 나타 났다. 이는 Pettitt 검정을 통해 나눈 자료의 전·후의 특성 이 동일하지 않은 것이므로 우리나라의 수문기상인자들 이 변화했음을 알 수 있다.

3.2 Wavelet 변환에 의한 주기성 분석

Figs. 1～5는 본 연구의 서울, 대구, 대전, 남원, 광주 지 점에 대해 Wavelet Transform을 이용해 주기성 분석을 한 결과이다. 분석 결과의 왼쪽 그림은 Wavelet Power 스 펙트럼이며 Y축은 주기, X축은 시간을 나타내며, 오른쪽 그 림은 Global Wavelet Power (GWP)를 나타낸다. Wavelet Power 스펙트럼 중 점선으로 둘러싸인 반원 부분이 신뢰 구간 95%에서의 유의한 스펙트럼을 나타내며 GWP의 경 우도 점선은 95%신뢰구간을 의미한다. 즉 신뢰구간은 점

(6)

Fig. 1. Periodicity Analysis by the Wavelet Transform (Seoul)

Fig. 2. Periodicity Analysis by the Wavelet Transform (Daegu)

(7)

Fig. 3. Periodicity Analysis by the Wavelet Transform (Daejeon)

Fig. 4. Periodicity Analysis by the Wavelet Transform (Namwon)

(8)

Fig. 5. Periodicity Analysis by the Wavelet Transform (Kwangju)

선 위쪽에 나타나는 스펙트럼이 통계적으로 유의하다고 할 수 있으며, GWP에서 강한 강도를 나타내는 부분에서 주기성을 갖는다.

연강수량의 경우 서울, 대전지점은 2년 주기와 대구, 남 원, 광주지점은 6년 주기를 보였다. 연강수일수는 서울, 대구는 2년 주기가 나타났고 대전지점은 6년 주기가 나타 났으나 남원, 광주지점에서는 뚜렷한 주기가 나타나지 않 았다. 또한 연평균기온, 연평균상대습도 같이 경년별 변화 폭이 작은 수문기상인자에서는 주기가 검출되지 않았으 며, 연일조시간의 경우는 신뢰수준을 벗어나는 부분에서 만 주기가 검출되는 특징을 보였다.

3.3 우리나라 전역을 대상으로 한 수문기상인 자의 변동성 특성분석

본 연구에서는 사용된 기상관측소 63개 지점 중 지면관 계상 지역별로 우리나라의 주요 기상관측 지점으로 볼 수 있는 서울, 대구, 대전, 남원, 광주지점을 중심으로 기술하 였으나, 본 절에서는 전반적인 수문기상인자의 특성을 알 아보기 위해 연강수량, 연강수일수, 연평균온도에 한하여 기상관측소 63개 지점에 대한 변동성분석 결과를 Figs. 6

∼8과 같이 도시하고 그 특징을 전국적으로 알아보았다.

Figs. 6∼8의 결과를 보면 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann-Kendall 검정에서 상이한 결과를 보이고 있으므로

분석을 용이하게 하기 위해 시기적으로 뒤에 발표된 Mann-Whitney 검정방법의 결과를 기준으로 기술하기로 한다. 그림 (b)는 Mann-Whitney 검정의 결과를 도시한 것으로 흰색 유역은 본 연구의 대상지점 63개 이외의 유 역이고 점으로 표시된 부분은 변동성이 나타나지 않은 유 역을 나타내며, 연두색부분이 변동성을 나타낸 유역을 나 타낸다.

연강수량의 경우 변동성은 강원도 지역과 충북내륙 지 방을 중심으로 대부분의 지역에서 변동성이 나타났으며, 연강수일수의 경우는 주로 해안에 가까운 지역과, 충북북 부 지역에서 변동성이 나타나는 특징을 보였다. 연평균기 온의 경우는 전남 해안지방과 내륙의 일부지점을 제외한 대부분의 지역에서 변동성이 나타나는 특징을 보였다.

4. 결 론

본 연구에서는 경년별 수문기상인자의 특성을 알아보 기 위하여 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점을 대상으로 5개 수문기상인자 즉, 연강수량, 연강수일수, 연 평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간 자료를 대상으로 통계학적 기법을 이용해 변동성과 주기성 분석을 하였다.

본 연구의 결과는 지면관계상 지역별로 우리나라의 주요 기상관측 지점으로 볼 수 있는 서울, 대구, 대전, 남원, 광

(9)

(a) Wald-Wolfowitz Test (b) Mann-Whitney Test Fig. 6. Variability Result for Annual Precipitaion

(a) Wald-Wolfowitz Test (b) Mann-Whitney Test Fig. 7. Variability Result for Annual Rainy Days

(10)

(a) Wald-Wolfowitz Test (b) Mann-Whitney Test Fig. 8. Variability Result for Annual Average Temperature

주지점을 중심으로 기술하였으며, 그 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.

1. 수문기상인자에 대해 Pettitt 검정을 통한 변화점 분 석 결과 연강수량의 경우 서울 지점을 제외 한 나머 지 지점에서 1996년으로 변화점이 나타났으며, 연평 균기온 경우는 1987∼1988년에서 모두 변화점이 나 타났다. 그러나 나머지 인자들은 지역별로 상이한 결과를 보였다.

2. 수문기상인자에 대해 Wald-Wolfowitz 검정과 Mann- Whitney 검정을 통하여 변동성 분석을 한 결과 연평 균기온과 연평균상대습도에서 공통적으로 변동성이 나타났으며, 연강수량, 연강수일 수, 연일조시간의 경우는 지역에 따라 상이한 결과를 보였다.

3. 변동성 분석을 전국적으로 봤을 때 연강수량의 경우 변동성은 강원도 지역과 충북내륙 지방을 중심으로 대부분의 지역에서 변동성이 나타났으며, 연강수일 수의 경우는 주로 해안에 가까운 지역과, 충북북부 지역에서 변동성이 나타나는 특징을 보였다. 연평균 기온의 경우는 전남 해안지 방과 내륙의 일부지점을 제외한 대부분의 지역에서 변동성이 나타나는 특징 을 보였다.

4. Wavelet 변환에 의한 주기성 분석결과 연강수량과 연강수일수는 각 지점별로 주기가 나타났으나 연평

균기온, 연평균상대습도, 연일조시간에서는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다.

감사의 글

본 연구는 국토해양부가 출연하고 한국건설교통기술평 가원에서 위탁시행한 건설기술혁신사업(08기술혁신 F01) 에 의한 차세대홍수방어기술개발연구단의 연구비 지원에 의해 수행 되었습니다.

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논문번호: 09-140 접수: 2009.12.21 수정일자: 2010.03.08/04.07 심사완료: 2010.04.07