본 연구에서는 우리나라에 태풍이 내습할 때 먼저 피해를 받는 남해안 지역을 대표하는 Quantile을 제안하고, 각 지점들의 재 현기간에 따른 극치 풍속을 추정하기 위하여 연 최대풍속 자료와 Hosking이 제안한 선형-모멘트 방법(L-moments)을 이용한 지역빈도 해석을 수행하였다. 모든 기상관측 지점에서는 비정상적인 값이 존재하지 않았고 이질성 검정을 통해서 하나의 동질 한 지역을 나타 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 적합도 과정을 통해서 Generalized Normal (GNO) 및 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 남해안 지역을 대표하는 빈도분포로 선택하였다. 상대 오차(RB)와 상대 평균제곱근 오차(RRMSE)를 이용하여 두 분포의 안정성을 평가한 결 과, GNO 분포가 GEV 분포보다 더 안정한 것을 알 수 있었다. 마지막으로 남해안 지역을 대표하는 Quantile과 각 지점들의 평균, 중앙 값, 그리고 위치 매개변수를 이용하여 지점들의 극치 풍속을 추정하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도해석이 자료가 부족하거나 계측 되지 않은 지점들에 대한 극치 풍속을 추정하기 위한 방법으로서 도입이 필요하다고 생각된다.

In recent years, Smart Water Grid (SWG) concept has globally emerged over the last decade and also gained significant recognition in South Korea. Especially, there has been growing interest in water demand forecast and this has led to various studies regarding energy saving and improvement of water supply reliability. In this regard, this study aims to develop a nonlinear ensemble model for hourly water demand forecasting which allow us to estimate uncertainties across different model classes. The concepts was demonstrated through application to observed from water plant (A) in the South Korea. Various statistics (e.g. the efficiency coefficient, the correlation coefficient, the root mean square error, and a maximum error rate) were evaluated to investigate model efficiency. The ensemble based model with an cross-validate prediction procedure showed better predictability for water demand forecasting at different temporal resolutions. In particular, the performance of the ensemble model on hourly water demand data showed promising results against other individual prediction schemes.

한반도는 지형학적 요건으로 인하여 태풍과 관련된 재난이 매년 발생하여 막대한 피해를 유발하고 있다. 태풍 내습시 폭풍해일과 집중호우가 동시에 발생한다면 해안지역의 침수피해는 더욱 증가할 것으로 사료된다. 이러한 관점에서 태풍과 폭풍해일의 상호의존성을 정량적으로 규명하는 것은 해안지역의 재해분석에 필수적이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 기반으로 절점기준을 초과하는 임계값의 초과확률을 산정하기 위하여 Poisson 분포와 Generalized-Pareto 분포를 이용한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 설계해수면의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 해안지역의 폭풍해일 관련 방재기술 향상에 기여할 것으로 판단된다.

용수공급시스템은 용수를 안정적으로 확보하여 사용자의 수요량을 충족시키는 것을 목표로 하지만, 평년보다 적은 유입량으로 인해 정상공급에 실패하는 경우가 발생한다. 그러나 강수의 부족으로 발생하는 가뭄 상황이 언제나 용수공급 실패를 유발하는 것은 아니기 때문에, 용수공급에 대한 안전도를 산정할 때 실질적인 용수 부족 사상의 특성을 고려할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 이수안전도 평가 지표로 주로 사용되는 신뢰도와 취약도를 이용하여 결합 가뭄관리지수(JDMI)를 개발하였으며, 이를 바탕으로 미래 용수공급 위험도를 산정하였다. 미래에 대한 분석을 위해 RCP 4.5 및 8.5 시나리오에 대하여 GCM으로부터 생산된 기후변화 시나리오 자료를 적용하고 미래 기간을 21세기 전기, 중기, 및 후기로 구분하였다. JDMI를 기반으로 낙동강 유역의 용수공급 위험도를 분석한 결과 RCP 4.5 시나리오에서 RCP 8.5 시나리오보다 위험도가 더 높은 것으로 분 석되었다. 용수공급 취약지역은 RCP 4.5에서는 남강댐(W18)으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 형산강(W23)과 낙동강남해(W33) 유역으로 분석되었다.

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.

설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과 정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.

최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모 형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함 수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발 하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015 년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사 용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악 이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사 용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.

최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강 우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이 더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

유역의 신뢰성 있는 수자원계획을 수립하기 위해서는 장기간의 강수자료가 필수적으로 요구된다. 그러나 시간강수시계열의 경우 결측치가 상대 적으로 많으며, 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 대표적인 시간강수모의기법인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM) 기반의 강수모의기법을 활용하여, 모의기반의 장기강수자료를 생산할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 이 와 더불어, 신뢰성 있는 면적강수량을 추정하기 위한 방안으로 유역 내 여러 지점의 강수량을 동시에 모의할 수 있는 다지점 시간강수모의기법을 개발하였다. 개발된 모형은 서울 우이천 유역 강수지점에 적용하여 모형의 적합성을 평가하였다. 모형 적용결과 다양한 지속시간에 대해서 강수량 의 효과적인 모의(평균, 분산, 1차 자기상관계수)가 가능하였으며, 지점간의 공간성도 효과적으로 복원 가능하였다.

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 시나리오 기반의 홍수위험도를 산정하기 위해 하천-제내지 통합수리 해석모형이 적용되었다. 적용대상 유역으로 낙동강 및 금호 강이 위치한 대구 성서공단 인근을 선정하여 하천홍수 발생으로 인한 시간별 범람수심 및 범람유속을 산정하였다. 하천-제내지 통합수리해석에 의 한 2차원 범람해석은 100년/200년 빈도 신뢰구간 상한치(97.5%)에 의한 제방월류 시나리오와 100년/200년 빈도 신뢰구간 평균치(50%)에 의한 파제 시나리오로 구성하여 수행되었다. 또한 제내지 범람에 의한 위험도 산정을 위해 2차원 홍수범람도로부터 예측된 각 절점에 대한 최대 침 수심 및 유속에 대한 정보를 이용하여 등급화를 실시하였다. 본 연구결과는 제방월류 및 파제에 따른 제내지의 비상대처계획(EAP) 수립에 정량적 인 근거자료로 제시하는데 매우 유용할 것으로 사료된다

일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획 을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형 을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유 역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 가뭄사상과 확률 가뭄심도를 결정하는 새로운 방법을 제안하였다. 강우자료로부터 가뭄사상을 추출하기 위해 연속이론과 누적 강우부족량을 동시에 고려하였다. 절단수준 이상의 강우사상이 발생할 경우, 그 때까지의 누적 강우부족량을 해갈할 수 있을 만큼의 강우량이 발 생하였는가를 확인하여 가뭄사상의 종료여부를 최종 결정하였다. 이와 같이 추출된 가뭄사상의 지속기간과 심도의 상호 의존성 구조를 파악하여 결합분포함수를 추정하기 위해 코플라 함수를 적용하였다. 또한 이변량 코플라 함수의 조건부 함수를 이용하여 가뭄의 특정 지속기간에 대한 가뭄 심도의 재현특성을 분석하였으며, 신뢰구간을 추정하여 이변량 빈도해석의 불확실성을 정량화하였다. 서울지점의 1909∼2015년 강수자료에 적용한 결과 과거 극한가뭄으로 판단되었던 가뭄사상은 대부분 최소 10년에서 최대 50년 정도의 재현기간을 갖는 반면 2013년 발생하여 현재까 지 지속되고 있는 2015년 가뭄은 현저히 높은 재현기간을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 향후 가뭄대책을 마련하는 데 있어 빈도개념을 바탕으로 하는 신뢰성 있는 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다

This study employed a Bayesian Markov Chain Monte Carlo based HEC-1 rainfall-runoff model to generate the plausible flood scenarios. The proposed modeling scheme showed a promising result in terms of estimating a set of model parameters and deriving their uncertainties. In this regard, the proposed model can be applied to various hydrologic applications such as frequency curve derivation, and hydraulic structures risk analysis.

수위-유량 관계곡선(rating curve)은 수위표에서 관측된 수위 및 유량을 이용하여 만들어진 회귀분석식을 의미하며, 하천의 수위를 유량으로 환 산하는 방법으로 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 수위-유량 관계곡선식에서 저수위와 고수위와 분리 및 매개변수 추정에 있어 불확실성을 고려 한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 수위-유량 관계곡선식에서 매개변수 추정 및 저·고수위 분리시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 Bayesian 기법을 도입하였으며, 수위-유량 관계곡선식의 매개변수의 추정과 더불어 불확실성을 정량화 하는데 목적을 두었다. 이 와 더불어 Bayesian 모형 기반 Multi-Segmented 수위-유량 관계곡선(Bayesian M-S)을 활용하여 저·고수위를 분리할 수 있는 새로운 수위-유량 관계곡선을 개발하고 기존 수위-유량 관계곡선과 비교·분석을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 Bayesian M-S 기법이 기존 수위-유량 관계 곡선식 보다 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 수위-유량 관계곡선식의 신뢰구간을 제시하는데 유리한 것을 확인할 수 있었다.

초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예·경보를 위한 수문모형의 입력자료 로 활용이 가능할 것으로 사료된다.