최근 풍속자료의 빈도해석 연구에서 풍속자료의 분포형으로 혼합확률분포이 적합하다는 결과가 보고되고 있다. 연 최대 풍속자료는 풍속자료 중에서 연 최대 값을 뽑아 낸 자료로, 풍속자료의 특성에 따라 연 최대 풍속자료의 특성이 결정될 가능성이 높다. 그래서, 본 연구에서는 국내 연 최대 풍속자료에 대한 혼합분포형의 적합성을 평가였다. 혼합분포형으로는 Gumbel 분포형을 두 개를 합성한 분포형을 사용하였고, 혼합분포형의 매개변수를 추정하기 위해서, expectation-maximization 알고리즘을 적용하였다. 추정된 혼합분포형은 다양한 적합도 평가 기준을 토대로 Gumbel, Weibul, Generalized Extreme Value, Kappa 분포형과 국내 풍속자료에 대한 적합도를 비교하였다. 평가결과, 혼합분포형이 극치 분석에 사용되는 분포형들보다 국내 연 최대 풍속자료에 적합한 것으로 나타났고, 혼합분포모형이 최적분포형으로 선정되지 않은 지점에서도 높은 적합도를 보이는 것으로 확인하였다.
Recently, many studies on wind speed frequency analysis reported that mixture distribution is appropriate for the distribution of wind speed data. Since the annual maximum wind speed data are a subsample of wind speed data, the characteristics of the annual maximum wind speed data are highly likely related to those of wind speed data. Hence, in this study, the fit of mixture distribution for annual maximum wind speed data measured in Korea was assessed. A two-component Gumbel mixture distribution was employed, and an expectation-maximization algorithm was used as fitting method. The fit of the mixture distribution was compared with those of the Gumbel, Weibull, Generalized Extreme Value, and Kappa distributions, based on several goodness-of-fit measurements. The results show that the fit of the mixture distribution for the annual maximum wind speed in Korea was superior to the fits of other distributions. Additionally, the mixture distribution led to good fits also at those stations where it was not selected as the most appropriate distribution.
1. 서 론
2. 이 론
3. 자 료
4. 결과 분석
5. 결 론