Analysis of extreme wind speed and precipitation using copula

2017, 28

4)

797–810

코플라함수를 이용한 극단치 강풍과 강수 분석

ᄀ ᅯ

ᆫ태용

¹

²

1대구대학교 일반대학원통계학과 ·²대구대학교 전산통계학과, 대구대학교 기초과학연구소

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2017ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 2ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2017ᄂ ᅧ ᆫ 6ᄋ ᅯ ᆯ 22ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2017ᄂ ᅧ ᆫ 6ᄋ ᅯ ᆯ 29ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄒ ᅡ

ᆫᄇ ᅡ ᆫᄃ ᅩᄂ ᅳ ᆫ ᄆ ᅢᄂ ᅧ ᆫ ᄐ ᅢᄑ ᅮ ᆼ ᄋ ᅴ ᄋ ᅱᄒ ᅥ ᆷᄋ ᅦ ᄂ ᅩᄎ ᅮ ᆯ ᄃ ᅬᄋ ᅥ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄐ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄀ ᅡ ᆼᄑ ᅮ ᆼ ᄀ ᅪ ᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄀ ᅡ ᄃ ᅩ ᆼ ᄇ ᅡ ᆫᄃ ᅬᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅧ ᆯᄃ ᅢᄉ ᅥ ᆼ ᄌ ᅥᄀ ᅵᄋ ᅡ ᆸᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ

ᅡᄒ ᅬ·ᄀ ᅧ ᆼᄌ ᅦᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄆ ᅡ ᆨᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄑ ᅵᄒ ᅢᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅲᄇ ᅡ ᆯᄒ ᅡ ᆫᄃ ᅡ. ᄒ ᅧ ᆫᄌ ᅢᄋ ᅴ ᄌ ᅡᄋ ᅧ ᆫᄌ ᅢᄒ ᅢ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅩ ᄉ ᅵᄉ ᅳᄐ ᅦ ᆷᄋ ᅳ ᆫ ᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ ᄀ ᅪ ᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅮᄇ ᅮ ᆫ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ

ᅱᄒ ᅥ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄀ ᅡ ᆷᄌ ᅵᄐ ᅩᄅ ᅩ ᆨ ᄉ ᅥ ᆯᄀ ᅨᄃ ᅬᄋ ᅥ ᄀ ᅡ ᆼᄑ ᅮ ᆼ ᄀ ᅪ ᄑ ᅩ ᆨ ᄋ ᅮᄅ ᅳ ᆯ ᄃ ᅩ ᆼ ᄇ ᅡ ᆫᄒ ᅡ ᆫ ᄐ ᅢᄑ ᅮ ᆼ ᄋ ᅴ ᄋ ᅱᄒ ᅥ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅩᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄃ ᅦ ᄒ ᅡ ᆫᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆷᄋ ᅵ ᄌ ᅩ ᆫ ᄌ ᅢᄒ ᅡ ᆫᄃ ᅡ. ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ

ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄃ ᅳ ᆯ ᄉ ᅡᄋ ᅵᄋ ᅴ ᄇ ᅩ ᆨ ᄌ ᅡ ᆸᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅴᄌ ᅩ ᆫᄉ ᅥ ᆼ ᄀ ᅮᄌ ᅩᄅ ᅳ ᆯ ᄑ ᅡᄋ ᅡ ᆨᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅢ ᄃ ᅡ ᆫᄇ ᅧ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄋ ᅴ ᄌ ᅵ ᆸᄒ ᅡ ᆸᄋ ᅳ ᆯ ᄃ ᅡᄇ ᅧ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄅ ᅩ ᄋ

ᅧ ᆫᄀ ᅧ ᆯᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮ, ᄒ ᅩ ᆼ ᄉ ᅮ, ᄀ ᅡᄆ ᅮ ᆷ ᄃ ᅳ ᆼ ᄋ ᅴ ᄇ ᅮ ᆫ ᄋ ᅣᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄒ ᅪ ᆯ ᄇ ᅡ ᆯᄒ ᅡᄀ ᅦ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄃ ᅬᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅦᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄒ ᅡ ᆫᄇ ᅡ ᆫᄃ ᅩ ᄋ

ᅦᄉ ᅥ ᄐ ᅢᄑ ᅮ ᆼ ᄋ ᅦ ᄀ ᅡᄌ ᅡ ᆼ ᄆ ᅡ ᆭᄋ ᅵ ᄂ ᅩᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅬ ᆫ ᄃ ᅩᄉ ᅵᄋ ᅵ ᆫ ᄇ ᅮᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅪ ᄌ ᅦᄌ ᅮᄃ ᅩᄋ ᅴ ᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄎ ᅳ ᆨ ᄉ ᅩ (ASOS)ᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄉ ᅮᄌ ᅵ ᆸᄃ ᅬ ᆫ 1904ᄂ ᅧ ᆫ 4ᄋ ᅯ ᆯ 9ᄋ ᅵ ᆯᄇ ᅮᄐ ᅥ 2015ᄂ ᅧ ᆫ 12ᄋ ᅯ ᆯ 31ᄋ ᅵ ᆯᄁ ᅡᄌ ᅵ ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅮᄅ ᅣ ᆼ (precipitation), ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ (maximum wind speed) ᄌ ᅡ ᄅ

ᅭᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄀ ᅡ ᆨ ᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄋ ᅴ ᄌ ᅮᄇ ᅧ ᆫᄇ ᅮ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄋ ᅳ ᆯ ᄎ ᅮᄌ ᅥ ᆼᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅢ ᄃ ᅮᄁ ᅥᄋ ᅮ ᆫ ᄁ ᅩᄅ ᅵ ᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄋ ᅵ ᆫ ᄅ ᅩᄀ ᅳᄌ ᅥ ᆼᄀ ᅲᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩ, ᄀ ᅡ ᆷᄆ ᅡᄇ ᅮ ᆫ ᄑ

ᅩ, ᄋ ᅪᄋ ᅵᄇ ᅳ ᆯᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅩᄅ ᅧᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄌ ᅮᄇ ᅧ ᆫᄇ ᅮ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄋ ᅴ ᄌ ᅥ ᆨᄒ ᅡ ᆸᄉ ᅥ ᆼᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆫ Kolmogorov-Smirnovᄋ ᅪ Cramer- von-Mises, Anderson-Darling ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅱᄒ ᅢ ᄉ ᅮ ᆫ ᄋ ᅱᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅵᄇ ᅡ ᆫᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅲ ᄉ

ᅡᄌ ᅡᄅ ᅭ (pseudo observation)ᄅ ᅳ ᆯ ᄉ ᅢ ᆼᄉ ᅥ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄃ ᅮ ᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮ ᄀ ᅡ ᆫ ᄋ ᅴᄌ ᅩ ᆫᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄎ ᅮᄌ ᅥ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄀ ᅡ ᆼᄑ ᅮ ᆼ ᄀ ᅪ ᄑ ᅩ ᆨ ᄋ ᅮᄋ ᅴ ᄋ ᅴᄌ ᅩ ᆫᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅥ

ᆯᄆ ᅧ ᆼᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅡ ᆫ ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄐ ᅡᄋ ᅯ ᆫᄒ ᅧ ᆼ, ᄂ ᅡᄉ ᅥ ᆫᄒ ᅧ ᆼ, ᄀ ᅳ ᆨ ᄃ ᅡ ᆫᄎ ᅵ ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅵ ᄀ ᅩᄅ ᅧᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄃ ᅡ. ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅴ ᄌ ᅥ ᆨᄒ ᅡ ᆸ ᄉ ᅥ

ᆼᄋ ᅳ ᆫ Cramer-von-Mises ᄅ ᅩ ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄀ ᅩ, ᄀ ᅭᄎ ᅡᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅳ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄐ ᅩ ᆼ ᄒ ᅢ ᄎ ᅬᄌ ᅥ ᆨᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅥ ᆫᄐ ᅢ ᆨᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄅ ᅣ ᆼ ᄀ

ᅪ ᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ ᄋ ᅴ ᄌ ᅮᄇ ᅧ ᆫᄇ ᅮ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄅ ᅩ ᄃ ᅢᄇ ᅮᄇ ᅮ ᆫ ᄅ ᅩᄀ ᅳᄌ ᅥ ᆼᄀ ᅲᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄀ ᅡ ᄌ ᅥ ᆨᄒ ᅡ ᆸᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅮᄉ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄋ ᅵ ᆯᄑ ᅧ ᆼᄀ ᅲ ᆫᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ ᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮ ᄅ

ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆫ t ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡ, ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ ᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆫ Clayton ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄀ ᅡ ᄎ ᅬᄌ ᅥ ᆨᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ ᅥ ᆫᄌ ᅥ ᆼᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄃ ᅡ. ᄌ ᅦᄌ ᅮᄃ ᅩ ᄋ

ᅴ ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ ᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄌ ᅥ ᆼᄀ ᅲᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡ, ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆯᄑ ᅧ ᆼᄀ ᅲ ᆫᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨᄋ ᅳ ᆫ Frank ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡ, ᄋ ᅵ ᆯᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅮ ᄅ

ᅣ ᆼᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨᄋ ᅳ ᆫ Husler-Reiss ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄀ ᅡ ᄎ ᅬᄌ ᅥ ᆨᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ ᅥ ᆫᄐ ᅢ ᆨᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄃ ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅳ ᆨ ᄃ ᅡ ᆫᄎ ᅵ ᄌ ᅡᄅ ᅭ, ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅮᄅ ᅣ ᆼ, ᄋ ᅵ ᆯᄎ ᅬᄃ ᅢᄑ ᅮ ᆼᄉ ᅩ ᆨ, ᄏ ᅩᄑ ᅳ ᆯ ᄅ ᅡᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼ, kᄀ ᅧ ᆸ ᄀ ᅭᄎ ᅡᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅳ ᆼ.

1. 서론 ᄒ

ᅡᆫ반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는열대성 저기압으로 사 ᄒ

ᅬ·경제적 피해를 유발한다. 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록설계되 ᄋ

ᅥ 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을경고하는데 한계점이 존재한다. 본연구에서는 부산과 제주도 ᄋ

ᅴ 기상관측소에서 수집된 풍속과 강우자료의 상관성이 고려된코플라모형으로 자연재해 경고 시스템 으

ᆯ설계하여 강풍과 폭우를 동반하는자연재해에 대한 위험을경고하고자 한다.

ᄏ

ᅩ플라모형은확률변수들사이의 복잡한 의존성 구조를파악하기 위해 단변량분포의 집합을다변량분 ᄑ

ᅩ로 연결시키는모형으로 Sklar (1959)에 의해 제안되었으며 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 적용되고 이

ᆻ다. 기상 및 수문학 목적으로 국내외에서 코플라모형을이용한 다변량분포에관한 연구가활발히 진

1

(38453) ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅩ ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄌ ᅵ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆸ ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄅ ᅩ 201, ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄋ ᅵ ᆯᄇ ᅡ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄉ ᅥ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

2

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (38453) ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅩ ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄌ ᅵ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆸ ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄅ ᅩ 201, ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄌ ᅥ ᆫᄉ ᅡ ᆫᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄌ ᅩᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

ᄒ

ᅢᆼ되고 있다. 국내에서 Kwak (2016)은이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를추정하기 위하여 회 ᄀ

ᅱ 모형과 코플라모형을 연구하였다. Choi 등 (2013)은다양한 강수보험의활성화에 필요한 강수횟수 ᄋ

ᅪ 강수량을확률분포에 적합하고 두확률변수의 상관성을코플라를이용하여 분석하였다. 방재 및 가 ᄆ

ᅮ

ᆷ에 대해 Park 등 (2015)은강우와 바람사이의 상호의존성을고려한 코플라모형활용가능성을 검토 ᄒ

ᅡ였다. Joo 등 (2012)은주변분포형과 코플라모형의 다양한 조합에 따른강우량과 지속시간에 대한 이 ᄇ

ᅧᆫ량 빈도해석을하였다. So 등 (2014)은 Clayton코플라를이용하여 이변량 결합가뭄지수를산정하고 ᄀ

ᅮ

ᆨ내활용성을평가하였다. Kwak 등 (2012)은코플라 이론을이용하여 한강 상류유역과 남한강 상류유 ᄋ

ᅧ

ᆨ을대상으로 수문학적 가뭄의 결합확률분포를추정하였다. Yoo 등 (2013)은가뭄지속기간과 심도의 ᄉ

ᅡᆼ호관계를고려한 코플라 함수를적용하여 이변량 가뭄해석을수행하였다. Kim 등 (2012)은우리나라 ᄋ

ᅴ 가뭄상황을 종합적으로 판단하고자 코플라 기반의 결합가뭄지수를산정하여활용하였다.

ᄀ ᅮ

ᆨ외에서도 코플라 이론을이용한 연구가활발히 진행되고 있다. Kao 와 Govindaraju (2007)은 강 ᄋ

ᅮ강도, 지속시간 변수 사이의 상관관계를구현하기 위해 코플라모형을 분석하였다. Genest 와 Favre (2007)은코플라모형이 주변분포의 특성을유지하면서 이변량분포를 구축할 수 있는이점이 있다고 밝 ᄒ

ᅧᆻ다. Zhang 와 Singh (2006)은코플라 방법을이용하였을경우에 이변량 빈도 해석의 한계를완화할 ᄉ

ᅮ 있음을 보였다. Schozel 와 Frienderich (2008)은 일별강수량과 온도간의 코플라모형에 대한 적합 서

ᆼ테스트의 문제점을파악하고 보완하였다. Durante 와 Salvadori (2010)은코플라 이론을 통해 적절 ᄒ

ᅡᆫ 수의 매개변수를갖는다변량극한값에 대한 분석을수행하고,극한현상에 대한 재현기간을평가하였 ᄃ

ᅡ. Salvadori 와 Michele (2010)은코플라 이론을 통해 새로운다변량극한분포를 쉽게 구축하는방법 으

ᆯ제시하였다. Favre 등 (2004)은코플라를이용하여 캐나다 유역의 최대흐름에 대한 두 가지 어플리 ᄏ

ᅦ이션을구상하여 다변량분석을수행하였다. Renard 와 Lang (2007)은매우 간단한 코플라인 가우시 ᄋ

ᅡᆫ 코플라를이용하여 중요성 결정, 지역 위험 분석, 방전주파수 모델로 수문곡선 설계 및 지역 주파수 부

ᆫ석 사용의 유용성을 입증하였다. Requena 등 (2013)은이변량 코플라모형을사용하여 홍수 최고점과 ᄇ

ᅮ피의 이항분포를얻어 분석을 진행하였다.

ᄇ

ᅩᆫ 논문에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된도시인 부산과 제주도의 기상관측소 (ASOS)에 ᄉ

ᅥ 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 총 112년간의 일강수량 (precipitation), 일최 ᄃ

ᅢ풍속 (maximum wind speed), 일평균풍속 (average wind speed)자료를 이용하였다. 본 연구의 관 시

ᆷ은 악기상으로 연간 최댓값을추출하여 접근하였다. 일최대강수량이 발생한 날과 일최대풍속이 가장 ᄂ

ᅩᇁ은날, 일평균풍속이 가장 높은날이 동일하지 않으므로 각각에 대해 매칭되는값을모델로 설정하였 ᄃ

ᅡ. 또한, 코플라모형은상관관계가 중요하므로 각 모델의 두 변수간 상관성이 가장 높은지점을 문턱 ᄎ

ᅵ로 지정하였다. 두 변수간의 상관관계가 입증되지 않은모델은제외하였다. 또, 각 변수들이 어떤 분 ᄑ

ᅩ를 따르는지 확인하기 위해 두꺼운꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포에 적합 시켰으 ᄆ

ᅧ, 코플라 이론을이용하여 설정한 각 모델이 어떤 코플라 분포를따르는지확인하였다. 적합도 검정은 Kolmogorov-Smirnov (K-S)와 Cramer-von-Mises (CvM), Anderson-Darling (A-D)을이용하였으며 ᄏ

ᅩ플라모형의 최적 적합은 leave-one-out cross validation을이용하였다. 마지막으로 각 모델이 적합된 ᄏ

ᅩ플라와 경험적 코플라를그래프를 통해 비교하였다. 이 연구를 통해 강풍과 강수 각각의 자연재해 위 ᄒ

ᅥ

ᆷ성 예측이 아닌 코플라모형을 통한 두 변수의 상관성이 고려된위험성 예측을할 수 있다. 이를이용 ᄒ

ᅢ 보다 나은자연재해 경고 시스템을수립하여 각각이 위험하다고 판단되는수치보다 낮은수치라도 복 ᄒ

ᅡᆸ적인 피해를고려해서 위험하다고 판단하여 피해를 줄일 수 있다고 본다.