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본 연구에서는 지상 관측우량계로 측정한 강우량을 실제 지표면에 떨어지는 강우에 근접한 양이 되도록 보정함으로써, 유출해석을 비롯한 기타 수문해석에서 신뢰도 높은 결과를 도출하는데 목적이 있다. 지상우량계에서 관측되는 강우량에 미치는 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이가 있는 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 강우보정 모델을 구축하였으며, 감천유역의 7개 지점에 대해 지상강우를 보정하였다. VfloTM모형을 이용한 유출모의를 통해 보정된 강우의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용하여 풍속구간별로 보정한 강우량은 실제 강우량보다 5%~18% 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에서의 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 풍속구간 5.5이상에서는 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형의 적용성이 떨어진다고 판단하였다. 반면에 신경망 모형을 이용한 지상 관측강우의 보정에서는 전체적으로 관측 값보다 10%~20% 정도 작은 강우가 추정되었다. 통계오차분석을 실시한 결과, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 수문해석에 있어 지역별 강우특성에 따라 기준우량계(pit guage)를 이용한 적합한 강우 보정방법을 사용함으로써 신뢰도 높은 수문해석이 이루어질 것으로 기대한다.
