본 논문에서는 해석결과를 보정하여 고층 건축물의 기둥축소 예측값과 실제값 간의 오차를 최소화하기 위한 해석보정법이 제안되었다. 이를 위하여 41층 규모의 철근 콘크리트 건물에 대한 시공단계해석이 수행되었으며, 해석결과는 기둥과 코어로 나뉘어 네 가지의 가정된 계측결과들과 비교되었다. 해석보정은 기둥에서는 오차 한계를 넘어서는 시공단계에서 코어에서는 모든 시공단계에 적용되었으며, 해석이 보정된 이후에도 지속적으로 오차가 발생하므로 해석보정이 자주 수행될수록 오차는 감소하였다. 이러한 과정을 통하여 제안된 해석보정 방법을 적용함으로써 장기적인 축소값이 실제값과 유사하게 예측될 수 있음을 확인하였다.

실시간 해수유동 정보를 중심으로 신조선 선박의 실선시운전에서 활용될 수 있는 정보 제공 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서 는 실선시운전 지원 정보로서 특정시간 해수유동의 공간분포를 예측하여 제공하며, 특정지점 해수유동의 시계열 변동을 예측하여 제공한다. 또한 본 시스템은 실선시운전에 있어 시험선박 운항경로에서의 해수유동 정보 및 선속 손실정보를 제공하기 위하여 GPS와 연결할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 이용하여 실선시운전시 자동으로 운항경로상의 해수유동 실시간 정보 및 해수유동에 의한 선속손실을 계산하여 제공한다. 실선시운전 중의 정보 제공 이외에, 본 시스템에서는 특정한 시험시간과 시험경로에 대해 선속손실을 예측하여 제공함으 로써 최적의 시험시간 및 시험경로를 계획할 수 있도록 지원하는 기능도 가지고 있다. 본 연구에서 개발된 실선시운전을 위한 실시간 해수유 동 예측시스템은 효율적인 시험계획과 정확한 해역특성 파악을 지원할 뿐 아니라, 실선에 탑재되어 시험 중에 요구되는 다양한 정보를 제공 한다.

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은 GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는 Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma(Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월 사이에 연강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6∼10월)와 비홍수기(11∼5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973∼2000년, 전망기간(Projection)은 2011∼2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011∼2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041∼2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071∼2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과 NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

일단위 강우-유출모형인 SSARR모형을 이용하여 한강, 낙동강, 섬진강유역에 월 앙상블 유량예측 시스템을 구축하였다. 우선 SSARR모형의 월 평균 유출량에 대한 모의정확성을 평가한 결과 한강과 낙동강유역에서는 과소추정하는 경향이 뚜렷하였으며, 섬진강유역에서는 모의오차의 분산이 커 정확성 개선이 필요하였다. 최적선형 보정기법을 적용하여 SSARR모형의 모의유량을 보정한 결과, 섬진강을 제외한 한강과 낙동강유역의 검증지점에서는 모의 정확성이 크게 개선되었