본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래 유입량 시나리오를 제시하였다. 분석 결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.

본 연구에서는 가뭄분석 시 사용되는 월단위 강수자료를 모의발생하기 위해, 두 가지 강수모의기법을 적용하였으며, 이 중 반-비모수 방법을 활용하여 모의강수자료를 구축한 후, 이변량 가뭄빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 가뭄 지속기간과 심도의 상호 의존구조를 충분히 반영하여 해석할 수 있는 코플라 함수를 적용하였다. 그 결과, 앞서 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 95%, 90%, 75%, 50%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간(2개월∼8개월)과 심도에 해당하는 95% 신뢰구간의 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하여 불확실성의 원인을 해석하였다. 또한, 미래 기후변화에 의한 가뭄의 불확실성을 추정하기 위해, 기상청에서 제공한 기후변화 시나리오(RCP4.5)를 이용한 가뭄특성분석을 수행하였다. 그 결과 미래 2011년∼2040년은 우리나라의 낙동강 유역의 일부와 강원도 산간 지역에 가뭄위험이 크게 나타나는 반면, 미래 2041년∼2070년은 한강 유역의 대부분과 영산강 유역에 가뭄위험이 클 것으로 예상되었다. 미래 2071년∼2100년에는 우리나라의 남부 지역에서 가뭄위험이 상대적으로 클 것으로 예상되었다. 이러한 결과는 지역적으로 장기적인 가뭄대비계획을 수립하는데 중요한 참고자료가 될 것으로 기대된다.

기후변화에 따른 도시하천의 건천화 현상은 앞으로 더욱더 심각해질 것으로 예상되고 있다. 따라서 본 연구에서는 건천화의 적응전략으로서 하수처리수 재이용을 선정하였고 어느 지영기 우선적으로 선정되어야 하는가를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 평가기준은 수문학적인 요소뿐만 아니라 인문·사회적인 요소도 포함하였다. 평가치와 가중치의 불확실성을 고려하기 위해 퍼지 이론을 사용하여서 기후변화로 인해 변화된 평가치와 평가기준에 대한 가중치의 불확실성을 완화하고자 하였다. Fuzzy TOPSIS 방법을 이용하여 각 대안을 평가하였다. 또한 로버스트한 의사결정을 위해서 통계적인 기법과 maximin, maximax, Hurwicz, equal likelihood criterion 방법을 사용하였다. 그 결과 Fuzzy TOPSIS를 통한 대안의 순위 선정과 로버스트 의사결정기법을 통해 불확실성과 순위의 애매모호함을 완화시켰다. 본 연구에서 제시한 방법은 하수처리수 재이용의 위치선정 뿐만 아니라 다양한 기후변화 시나리오를 고려한 수자원 사업의 우선순위를 결정하는데 사용될 수 있다.

저수지 내 퇴적과정으로 의한 저수용량 감소에 대한 효율적 관리의 중요성에도 불구하고, 불확실성을 포함하는 확률론적 관점의 신뢰도 분석이론을 활용한 저수용량 감소에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 신뢰도 분석모형의 하나인 추계학적 감마 과정(stochastic gamma process)을 이용하고 개발된 모형을 소양강댐에서 적용하여 향후 발생될 수 있는 저수용량의 감소를 불확실성 측면에서 분석하였다. 특히 불확실성을 분석하기 위하여 정보적 사전분포(informative prior distribution)를 이용한 Bayesian MCMC 기법을 사용하여 추계학적 감마 과정의 모수(parameter)를 추정하였다. 구축된 정보적 사전분포를 적용한 결과 사전분포의 불확실성에 비해 사후분포의 불확실성이 상당히 감소되어져 정보적 사전분포의 효과를 확인할 수 있었으며, 소양강댐 퇴사용량의 기대 수명은(expected life time)은 5% 유의수준에서 119.3년부터 183.5년의 불확실성을 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구는 저수용량의 감소에 관한 불확실성 측면의 정보를 신뢰도 분석결과와 함께 제공할 수 있으므로, 향후 퇴적과정으로 인한 저수지의 유지관리계획을 수립함에 있어 댐 관리자 등에게 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를 이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본 연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검·보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 km2)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998～2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검·보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수(R2; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형 효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor 에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출 사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다.

최근 도시개발에 따른 인구증가와 기후변화의 영향으로 강우의 경년변화 등과 같이 수문기상학적 변동성 등으로 우리나라의 수자원 부족문제가 대두되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 강우모의기법과 강우-유출 관계의 불확실성을 동시에 고려할 수 있는 통합 저수지 유량 산정 모형을 개발하였다. 본 연구의 목적은 제시된 방법론을 저수지 둑높임 사업에 적용하여 저수지 유입량을 산정하고 최종적으로 저수지 하류에 위치한 하류하천의 하천유지유량 산정 방안에 대한 편의성을 제공하고자 하였다. 대상유역은 한강권역 추평저수지, 금강권역 한계저수지, 영산강권역 광주호로 3곳을 선정하였으나 일반적으로 농촌용수개발에 따른 저수지는 유역면적이 협소한 미계측 유역으로 주변에 인접한 계측유역의 충분한 관측기간 동안 양질의 자료를 보유한 관측소의 수문자료를 이용하였다. 강우 모의기법으로 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형에 적용하여 기존 Markov Chain 모형의 문제점인 극치강수량을 효과적으로 재현하였으며 동시에 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정 및 검정과정을 통하여 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 적용하였다. 이를 통해서 총 13개 강우-유출모형 매개변수에 대한 사후분포를 추정하고 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였으며 물수지 분석을 병행하여 매개변수와 강우모의에 대한 불확실성을 포함한 각 저수지의 시기별 가능공급량을 산정하였다.

기후변화는 유역의 수자원시스템에 직접적으로 영향을 미치고 있다. 특히 홍수와 가뭄의 발생빈도와 강도가 증가하고 있으며 이는 수자원관리에 더욱 큰 어려움을 가중하고 있다. 또한 기후변화와 유역의 환경변화와 같이 다양한 불확실한 요소에 의하여 미래 수자원 계획의 수립에 많은 한계가 있는 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 전지구적으로 변화하는 기후변화와 유역내 사회환경요소의 변화에 의한 물 수요량의 변화를 함께 결합하여 낙동강 유역을 대상으로 불확실성 기반의 미래 물 부족량을 추정하고자 하였다. 우선 유역의 기후변화 영향 검토를 위하여 IPCC에서 제시하고 있는 3개의 기후변화 시나리오(A2, A1B, B1)와 3개의 기후모형(CNRM, UKMO, IPSL)의 결과로 조합된 9개의 기후변화 시나리오를 구성하여 유역규모에서 기상자료를 생산하였다. 그리고 장기유출모형인 SWAT 모형을 구축하여 미래 유출량을 모의하였고 이의 자료를 물수지 모형인 K-WEAP 모형의 용수공급량에 대한 입력자료로 활용하였다. 그리고 수자원장기종합계획(2006)에서 제시하고 있는 고수요, 기준수요, 저수요에 대한 3개의 미래 물수요 시나리오를 통하여 유역의 수요 자료를 구성하였다. 따라서 총 27개의 기후변화-물수요 시나리오를 바탕으로 낙동강 유역에 대한 미래 물 부족량을 추정하였다. 2001-2050년 까지 약 50년 동안 모의기간에 대하여 현재(2001-2020년), 단기(2020-2030), 중기(2031-2040), 장기(2041-2050)로 구분하여 비교한 결과 낙동강 유역의 경우 미래 물 부족량이 지속적으로 증가할 것으로 예상되었다. 따라서 낙동강 유역의 경우 미래 가뭄에 대한 대응 또는 적응 계획을 마련해야 할 필요가 있다.

도시유역의 강우-유출모형으로 많이 사용되는 SWMM 모형의 입력변수들은 관측의 한계, 모형상의 오류 등 오차를 가지고 있다. 이러한 오차들은 모의 결과에도 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 SWMM 모형 입력자료들이 가지는 불확실성 정도를 정량화하여 유출량 산정결과에 반영도록 하였다. 이를 위하여 민감도 분석과 Monte Carlo Simulation이 수행되었다. 민감도 분석결과 유역면적, 불투수면적비, 조도계수, 유역폭, 경사, CN값의 순으로 유출의 첨두값에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개변수별 1만회의 Monte Carlo Simulation 결과 첨두유출량의 분포가 입력인자의 분포와 동일한 정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 모의된 결과는 SWMM 모의시 입력변수들의 불확실성에 따른 유출 결과의 정확도에 대한 판단기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

저수지 탁수 모델링에서 실측자료가 없는 경우 유입하천 부유사 농도(SS) 산정을 위해 유량(Q)과 SS 관계식이 자주 사용된다. 일반적으로 하천을 통과하는 SS 부하율은 유량에 의해 변동된다는 가정 하에 유량과 SS의 멱함수(SS=aQb) 관계가 가장 빈번히 적용되고 있다. 그러나 Q-SS 관계는 측정 지점에 따라 배타적 특성을 가지며, 동일 지점에 대해서도 연중 계절적 변동성이 있다. 더욱이, Q-SS 관계는 동일한 수문곡선에서도 유량 상승기와 하강기

본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

본 연구에서는 국내외에서 대표적으로 이용되는 HEC-1 단일강우사상 모형과 연동할 수 있는 Bayesian Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 기반의 Bayesian HEC-1(BHEC-1) 통합 모델을 개발하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출 사상에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 7개 유역의 21개의 매개변수를 동시에 추정한 결과 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 또한 Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 강우-유출 모형 매개변수의 불확실성을 정량화 할 수 있었으며 이를 통해 모형과 입력 자료가 가지는 불확실성을 효과적으로 파악할 수 있었다.

지진동에 대처하기 위한 구조물의 능동제어기를 설계할 때, 모델링의 오차 및 외란의 불확실성을 무시하고 진행하면 제어성능이 크게 퇴화될 수 있다. 심지어 시스템 전체가 불안정하게 되어 제진이 불가능하게 될 가능성도 배제할 수 없다. 본 연구의목적은 슬라이딩 모드제어기(SMC)라 불리는 비선형제어기의 제어성능을 TMD가 장착된 구조물에 설계하여 그 적용 가능성을검토하는 것이다. 이때 가진 외란은 FFT 해석으로 탁월주파수를 분석한 3개의 지진동이다. SMC로 제어한 결과, 구조물의 질량과 강성이 ±30% 섭동되어도 강인성을 유지하고 있음을 확인할 수 있었다. 다만, 오버슈트가 증대되고 정정시간이 증가하는 등 과도응답성능은 다소 퇴화되는 것을 확인할 수 있었다. 전반적으로 SMC는 모델링 및외란의 불확실성에 대해 강인함을 유지하고 지진동을 효과적으로 제어하는 능동제어법으로 TMD 구조물과 결합시켜 지진동제어에 적용해 볼 수 있는 유용한 기법이라 판단된다

모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈

본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한