전세계적인 기후변화로 인하여 예측 및 대응이 어려운 자연재해가 격증하고 있으며, 특히 국지성 집중호우로 인해 도시지역의 피해가 집중되고 있는 추세이다. 도시지역에서의 침수피해는 무분별한 난개발로 인한 불투수면의 증가로 인한 지표 우수가 관로로 원활히 집수되지 못하여 침수피 해가 가중되고 있는 실정이다. 이러한 불투수면 증가에 동반된 우수배수 문제를 해결하기 위해서는 빗물받이 차집특성의 규명이 무엇보다 시급하 다. 그러나 우리나리의 경우 빗물받이 형상, 규격, 설치간격 등과 같은 기술기준이 도로 및 배수분구의 특성을 반영하고 있지 않아 빗물받이가 제 기 능을 하지 못하는 곳이 산재하는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 빗물받이의 규격·형태, 종경사, 횡경사, 유입수심, 연결관의 수의 조건의 따른 실험을 통해 빗물받이 차집량 산정식을 조건별로 제시하고자 한다. 특히, 기존의 빗물받이 수리실험에서 다루지 않았던 빗물받이 베아링바의 경사 별 조건, 빗물받이 형태별 조건 및 연결관 개수에 따른 차집량 변화를 분석하고 국내에 적용 가능한 빗물받이 차집량 산정식을 개발하였다.
현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공 간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용 하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관 측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.