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.

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.

해수면 상승은 국내외적으로 나타나는 현상으로서 1980년대 이후 지구온난화에 의해 남극의 빙산이 일 년에 약 1조톤 정도의 얼음 덩어리를 방출함에 따라 해수면 상승률은 20세기, 20세기 말, 1993년 이후 각각 연 1.7mm, 2.3mm, 3mm로 가속화되어지고 있으며 IPCC 기후변화 보고서에서는 이산화탄소 농도에 따라서 향후 100년간 1~2m(연 10mm~20mm)의 해수면 상승이 나타날 것으로 예측하였다. 예측한 결과에 따라 해수면이 1m 상승하면 저지대 지역은 지도상에서 사라지며, 지구 경작지의 1/3 이상이 피해를 입게 된다. 또한 해수면 상승으로 인해 전 지구적으로 대부분의 해안이 위협을 받을 것으로 예상된다. 특히 우리나라는 삼면이 바다로 되어있기 때문에 해수면 상승에 따라 연안이 받는 영향을 검토할 필요가 있다. 해수면 상승은 지구온난화뿐만 아니라 태풍, 바람 및 엘리뇨 등의 불확실성 위험요소에 의해서도 상승한다. 태풍에 의한 폭풍우 및 기류의 영향으로 해일고는 높아지며, 이는 2003년도 통영 및 울산의 조위가 태풍 매미가 지나갈 때 연극치조위가 발생한 결과로 나타났다. 본 연구에서는 태풍으로 인한 최대파고를 모의할 수 있는 통계 모형을 개발하고자 한다. 이를 위해서 우리나라 연안의 20개 지점에서 얻은 파고자료를 활용하였으며, 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 태풍 특성에 따른 최대파고의 확률분포 특성을 유도하고자 한다. 최종적으로 본 연구에서 얻어진 태풍특성에 따른 최대파고 모의기법을 활용하여 연안구조물의 안정성 및 해안 구조물 설계시 내포되는 위험성을 판단하는데 이용하고자 한다.

컴퓨터의 발달로 인하여 분포형 입력 자료를 기반으로 복잡한 물리현상을 고려할 수 있는 수자원/수문 분야의 다양한 해석 모델이 활발하게 개발 및 연구되어지고 있다. 현재 우리나라에서 운영중인 지상관측장비는 AWS(Automatic Weather System), ASOS(Automated Synoptic Observing System)로 총 668개의 조밀한 자동 관측 장비가 운영 중이지만 공간적인 연속자료의 취득에 있어서 보간법의 적용이 불가피하며, 그에 따른 오차가 발생하고 있다. 위성 자료는 연속적인 자료의 취득이 가능하다는 장점이 있지만 지상 관측 장비와의 오차로 인하여 직접적인 기상 위성자료의 이용이 불가능한 상황이다. 이에 본 연구에서는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성자료와 기상청에서 운영중인 80여개의 지상관측장비 자료, 한국의 지형자료를 이용하여 TRMM 위성자료를 이용한 고해상도 강수정보를 생성해보고자 한다. 본 연구는 지점 강우자료와 지형자료 또는 공간적 연속성을 갖는 위성자료(NDVI) 사이의 비교를 통하여 관계성이 큰 연속자료를 선택한다. 차후 선택된 자료와 TRMM 강우자료 사이의 관계식을 통하여 지점 관측자료와 상응하는 위치에 보정된 TRMM 강우 결과와 지점 관측 자료와의 적합성이 뛰어난 관계식을 도출한다. 마지막으로 도출된 결과에 대한 다양한 적합성 검정을 통하여 상세화 된 TRMM 강우정보의 적용성을 평가하고자 한다. 관계식을 활용한 보정된 TRMM의 상세화 정보는 미계측 지역의 공간적 상관성을 재현함으로서 지점자료가 갖는 한계를 보정할 수 있을 것으로 판단되며 다양한 분포형 기반의 수문/수자원 모형에 활용이 가능할 것으로 판단 된다.

장대레일은 200m～300m 이상에 길이를 갖는 선로를 의미하며 열차진동이 저감되고 무진동, 쾌속운행으로 좋은 승차감을 제공하여 서비스 향상에 기여할 뿐 아니라, 궤도보수주기 연장으로 보수비절감, 궤도재료 절약 등으로 철도경영 합리화에 크게 이바지 하고 있다. 이러한 장대레일의 효율성과 용이성으로 인하여 현재 전국 선로 중 55%가 부설되어 있으며 매년 장대레일의 설치 비율이 증가되고 있다. 장대레일에 설치 즉, 설정방법은 규정된 중위온도 내에서 설치하는 중위온도법을 기준으로 시행되고 있는 실정이며, 장대레일에 나타나는 문제점인 신축과 좌굴 현상은 레일온도 상승으로 인한 축압력 및 횡압력에 증가로 인하여 야기된다. 또한, 온도에 따른 열차 운전 규정에서는 고속선과 일반선로에 따라서 레일온도 범위에 따른 열차운전 최고속도 제한 및 운행중지와 같은 규정이 제시되어 있다. 이처럼, 장대레일 설정 및 운행에 있어서 발생할 수 있는 위험은 모두 온도와 연관되어 나타나고 있는 실정이다. 또한, 최근 지구온난화 현상으로 인한 이상기온에 출현 횟수가 증가하고 대기 온도상승하고 있음이 여러 연구 결과로 제시되고 있으며 국가적으로 미래 기후변화에 따른 온도 변화를 예측하고 대비책을 강구하고 있다.이에 본 연구에서는 미래 온도 변화로 인하여 장대레일에 온도 변화량을 파악하고 장대레일의 온도변화로 인하여 발생할 수 있는 위험성을 장대레일 재설정 규정과 열차 운전 규정을 바탕으로 미래 장대레일에 위험성을 살펴보고자 한다. 이에 본 연구에서는 익산시에서 측정된 대기온도와 레일온도를 통하여 대기-레일온도 관계를 규명하고 기상청에서 제공하는 2011~2100년 기간에 대한 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 레일온도를 산출함으로써 미래 레일온도에 따른 장대레일의 취약성을 평가해 보고자 한다. 본 연구결과는 온도상승에 따른 열차운전 규제 규정을 통하여 미래에 발생되어지는 열차운전 규제의 횟수 및 재설정 수행 횟수를 산출해 봄으로써 현행 장대레일 재설정시 규정과 온도상승에 따른 열차운전 규제 규정의 취약성을 평가하고 미래 기후변화에 따른 적응 방안을 강구해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3 에서는 36개, SPI6 에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12 에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.

기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의 경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

현재 수문학적 댐 위험도 평가는 극한상황을 고려한 설계수문량과 같은 하중조건을 가정하여 댐의 안전을 판단하고 있다. 하지만 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 확률·통계학적 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 위험도 해석 방안 수립이 요구된다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 12개 강우관측소에 공간상관성을 재현해주며 극치강우량의 변동성을 효과적으로 모의할 수 있는 불확실성을 고려한 Monte Carlo Simulation 모의를 실행하였다. 강우모의 기법을 통해 도출된 결과로 산출된 강수자료는 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있는 Bayesian HEC-1 모형에 이용되었다. BHEC-1 모형을 통하여 산출된 10,000개의 Ensemble 자료를 댐 모의운영이 가능한 HEC-5 모형에 적용하였으며, 이때, 소양강 댐의 상시 만수위를 댐 초기수위로 적용하였으며, 소양강 댐의 여수로 수위-유량곡선을 이용한 일정률 조절방식을 홍수조절방식으로 채택하여 적용하였다. 본 연구는 기상변동성에 따른 강우에 불확실성을 고려하였으며, HEC-1 모형에 매개변수의 불확실성을 Bayesian 모형을 결합하여 정량화 하였으며, 여수로에 파괴에 따른 수위-유량곡선을 이용하여 여수로의 작동 여부에 따른 댐 운영 모의를 실시하여 강우 및 모의 모형과 댐에서 일어날 수 있는 상황을 고려하였다. 또한, 강우모의에서 저수지모의까지의 일련의 과정을 하나의 통합모형으로 구축하여 기존의 이분화된 모형 분석과정을 하나의 모형으로 통합하였다. 본 모형의 결과는 추후 댐 위험도 추정 도구인 ETA(Event Tree Analysis)에 수문학적 사건의 부하확률(Loading probability)로 이용될 수 있다.

본 연구에서는 국내외에서 대표적으로 이용되는 HEC-1 단일강우사상 모형과 HEC-5 저수지 운영 모형을 연계하여 댐의 수문학적 위험도 분석을 실시하였다. 이를 위해 Bayesian Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 기반의 Bayesian HEC-1(BHEC-1) 통합 모델을 개발하였고, 극치강수량 재현에 유리한 다지점 강수모의기법으로 2,000년 빈도에 해당하는 일강수량을 모의하여 연최대강수계열을 추출하였다. 추출된 극치강수량은 BHEC-1모형과 연계하여 불확실성이 반영된 대청댐 유역의 홍수수문곡선 앙상블을 구축하고, HEC-5 모형을 통해 수위로 변환시켜 비상여수로 유무, 댐 연계 여부 등을 고려한 월류 여부를 종합적으로 평가하였다.