High-resolution meteorological simulations were conducted using a Weather Research and Forecasting (WRF) model with an Urban Canopy Model (UCM) in the Ulsan Metropolitan Region (UMR) where large-scale industrial facilities are located on the coast. We improved the land cover input data for the WRF-UCM by reclassifying the default urban category into four detailed areas (low and high-density residential areas, commercial areas, and industrial areas) using subdivided data (class 3) of the Environmental and Geographical Information System (EGIS). The urban area accounted for about 12% of the total UMR and the largest proportion (47.4%) was in the industrial area. Results from the WRF-UCM simulation in a summer episode with high temperatures showed that the modeled temperatures agreed greatly with the observations. Comparison with a standard WRF simulation (WRF-BASE) indicated that the temporal and spatial variations in surface air temperature in the UMR were properly captured. Specifically, the WRF-UCM reproduced daily maximum and nighttime variations in air temperature very well, indicating that our model can improve the accuracy of temperature simulation for a summer heatwave. However, the WRF-UCM somewhat overestimated wind speed in the UMR largely due to an increased air temperature gradient between land and sea.

Background : Ginseng (Panax ginseng C. A. meyer) is a medicinal herb which has been used for prevention and treatment of diseases in Korea, China and Japan for a long time. Ginseng is well known to have effects such as immunity enhancement, anticancer, antioxidative effect and blood circulation improvement. These pharmacological effects of ginseng have been reported to be due to various ginsenoside components. Recently, many studies have been actively conducted to identify the major components and functionalities of ginseng berry. Ginsenoside, a representative active ingredient of ginseng, is distributed in various parts of ginseng. However, contents of certain ingredient such as ginsenoside Re which have antidiabetic effect is higher in ginseng berry. This study was conducted to compare ginsenoside content and UV blocking effect according to the color of ginseng berry. Methods and Results : The ginseng berry extracts for the component analysis and UV-blocking effect test were obtained by harvesting the ginseng berry by color in 4-years-old ginseng cultivated, and then removing the seeds and extracting only the flesh of the ginseng berry and the peel with methanol. Ginsenosides analysis was carried out by dissolving 100 ㎎ of the extract in 2 ㎖ of methanol, filtering it with a 0.50 ㎛ filter and using it as a sample for HPLC analysis. Analysis of ginsenoside content showed that the total ginsenoside and ginsenoside Rb2 content of yellow ginseng berry were 23.9 and 2.9 ㎎/g, while those of red berry was 19.6 and 2.3 ㎎/g, respectively. The UV blocking effect of yellow ginseng berry was 17.4%, which was higher than that of red berry. Conclusion : The ginsenoside content and UV blocking effect of yellow ginseng berry were superior to those of red berry. These results suggested that yellow berry is more useful as cosmetic material for UV protection.

Provider-oriented weather information has been rapidly changing to become more customer-oriented and personalized. Given the increasing interest in wellness and health topics, the demand for health weather information, and biometeorology, also increased. However, research on changes in the human body according to weather conditions is still insufficient due to various constraints, and interdisciplinary research is also lacking. As part of an effort to change that, this study surveyed medical practitioners at an actual treatment site, using questionnaires, to investigate what kind of weather information they could utilize. Although there was a limit to the empirical awareness that medical staff had about weather information, most respondents noted that there is a correlation between disease and weather, with cardiovascular diseases (coronary artery disease (98.5%) and hypertension (95.9% ), skin diseases (atopic dermatitis (100%), sunburn (93.8%)) being the most common weather-sensitive ailments. Although there are subject-specific differences, most weather-sensitive diseases tend to be affected by temperature and humidity in general. Respiratory and skin diseases are affected by wind and solar radiation, respectively.

The effect of weather on disease was investigated based on results reported in academic papers. Weather-sensitive disease was selected by analyzing the frequency distributions of diseases and correlations between diseases and meteorological factors (e.g., temperature, humidity, pressure, and wind speed). Correlations between disease and meteorological factors were most frequently reported for myocardial infarction (MI) (28%) followed by chronic ischemic heart disease (CHR) (12%), stroke (STR) (10%), and angina pectoris (ANG) (5%). These four diseases had significant correlations with temperature (meaningful correlation for MI and negative correlations for CHR, STR, and ANG). Selecting MI, as a representative weather-sensitive disease, and summarizing the quantitative correlations with meteorological factors revealed that, daily hospital admissions for MI increased approximately 1.7%-2.2% with each 1℃ decrease in physiologically equivalent temperature. On the days when MI occurred in three or more patients larger daily temperature ranges (2.3℃ increase) were reported compared with the days when MI occurred in fewer than three patients. In addition, variations in pressure (10 mbar, 1016 mbar standard) and relative humidity (10%) contributed to an 11%-12% increase in deaths from MI and an approximately 10% increase in the incidence of MI, respectively.

강수량 관측 자료에 기초한 유출해석모형을 기반으로 하는 수위기반 홍수예측시스템으로는 짧은 도달시간과 국지성 집중호우로 발생하는 중소하천의 홍수에 대처하기 위한 충분한 예경보 시간을 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 수위노모그래프를 개발하였다. 홍수예보 기준을 경계, 대피의 2단계로 구분하여 기준홍수위를 산정하고 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 시나리오를 설정하여 강우조건별 강우량과 지속시간을 선정하였다. 또한 소하천 횡단면 자료와 Manning 공식을 이용하여 수위-유량 관계 곡선을 개발하고 소하천 유역면적비를 전이하여 강우-첨두유출곡선을 산정하였다. 가상 시나리오에 따른 강우정보와 홍수량을 이용하여 전남 나주시에 위치하고 있는 정광천과 소노동천을 대상으로 수위노모그래프를 개발하였다. 수위노모그래프를 기반으로 하는 홍수예보기법은 자연유역 중소하천의 홍수예보 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

지상 강우자료의 공간 변동특성은 돌발홍수 예측의 정도를 결정짓는 중요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 지상 강우관측망의 공간적 분포특성이 레이더 보정에 미치는 영향을 검토하였다. 지상 강우관측소의 공간적 분포와 레이더 강우의 보정은 최근린 지수와 G/R 비를 이용하였으며, 이를 평창강 유역에 적용하였다. 대상유역 내에는 총 23개의 강우관측소가 위치해 있으며, 이중 10개의 강우관측소를 무작위로 선택하였다. 이때 선택된 강우관측소 조합(총 1,144,066개)을 최근린 지수를 이용하여 공간분포가 가장 좋은 경우와 가장 왜곡된 경우로 구분하고, 각 경우에 대한 레이더 보정 결과를 비교하였다. 보정된 레이더 강우와 지상 강우관측소의 차이는 ME(Mean Error)와 RMSE(Root Mean Squared Error)를 이용하여 비교하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 경우 ME와 RMSE가 공간분포가 왜곡된 경우에 비해 상대적으로 작게 분석됨을 확인하였다. 이는 레이더 강우보정에 있어 유역내의 관측소의 개수뿐만 아니라 유역내의 관측소의 공간분포 역시 중요한 요소임을 확인하였다. 즉, 유역내의 관측소의 개수가 많더라도 공간적으로 왜곡된 경우 적절한 레이더 보정이 힘들어 지는 것을 의미한다. 아울러 공간적으로 잘 분포된 강우관측망을 이용하여 레이더 강우를 보정할 경우 편의와 불확실성은 유역 내 전체 지상 강우관측소를 이용한 경우만큼이나 충분히 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 대상 강우관측소의 개수를 10개소로 한정하여 분석한 결과로 현재로서는 몇 개의 강우관측소를 선택하였을 때 레이더 보정 있어 가장 유리한지는 파악하기 쉽지 않다. 일반적으로 레이더 보정시 유역 내 전체 강우관측소를 대상으로 하는데 유역내의 전 강우자료를 적용하는 게 과연 적절한 방법인지에 대해서는 추후 논의할 필요가 있다. 아울러 본 연구의 성과는 기상관측소의 제한된 여건 속에서 관측망의 효율적 운영을 통해 강우자료의 품질 향상과 더불어 홍수예경보 시스템의 질적 향상에 기여할 수 있을 거라 판단된다.

최근 강우와 토지이용 특성의 변화로 도시지역의 재해위험은 크게 악화되고 있다. 이에 본 연구에서는 재해예경보 시스템의 정도 향상을 목적으로 서울 지역의 기상관측망을 평가하였다. 이를 위해 서울시 관내의 30개 AWS 관측소를 대상으로 강우자료를 수집한 후, 월별 및 호우발생 특성별로 구분하여 분석에 이용하였다. 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화하였으며, 강우의 공간상관함수를 유도하고, 대상 관측망의 영향범위를 산정하여 강우관측망의 공간적 특성을 평가하였다. 그 결과, 서울 지역 강우관측망의 적정 영향범위는 반경 7 km 정도이며, 최소설치기준은 더욱 엄격한 반경 5 km 정도가 적절함을 알 수 있었다. 아울러 서울 지역의 예경보 시스템 개선을 위해서는 기존 관측망의 자료 품질 확보와 더불어 외곽 산악지역의 부족지역에 관측망 신설방안이 병행되어야 함을 알 수 있었다.

면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 5대강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2005년~2014년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 적용 유역에 대해 수문학적 유출특성을 고려하여 분할된 중유역을 바탕으로 강우관측소의 공간적 특성을 평가한 결과 국토교통부의 강우관측망은 최근린 지수가 1이상으로 공간적 분포가 상당히 분산되어 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 국토교통부의 강우관측소 설치 목적인, 즉, 강우-유출 해석의 입력자료인 면적평균강우량을 정도 있게 추정하기 위한 목적에 상당히 배치된다. 아울러 면적평균강우량의 추정오차를 공간분포가 우수한 중유역과 상대적으로 떨어지는 중유역에 대해 산정한 결과 공간분포가 떨어지는 중유역에서 상대적으로 면적평균강우량의 오차가 더욱 크게 산정됨을 확인하였다. 이는 공간적 변동성이 큼으로 인해 면적평균강우량의 추정에 큰 오차가 포함되기 때문이다. 면적평균강우량 산정 방법별 가중치를 산정한 결과 공간분포가 우수한 유역에서는 가중치의 편차가 작아 공간적 변동성이 작음을 재확인하였다. 향후 관할 기관별 목적에 의해 강우관측망을 평가한다면 보다 설득력이 있는 관측망 평가가 가능할 것이다.

강우관측망 평가는 가용한 수자원의 정확한 양을 파악하기 위해, 또한 강우-유출의 해석에 있어서 입력자료로 사용되는 면적평균강우량의 적절한 추정을 위해 중요하다. 따라서 강우관측망의 평가와 보완은 유역의 전반에 걸쳐 내린 면적평균강우량을 산정하기 전에 반드시 고려되어야 할 부분이다. 관측소 설치의 다양한 목적인 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 이에 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 평가방법론을 제시하고, 4대강 유역 및 섬진강 유역에 대해 강우관측망의 공간적 특성을 파악하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 아울러 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.

강우량은 관측소의 설치고도에 따라 관측량의 편차가 심하며, 이로 인해 도시지역과 산지지역의 강우발생 특성이 다르다. 이로 인해 산지 돌발홍수가 자주 발생하고 있으며, 따라서 산악 지역의 경우 강우관측소의 밀도가 높아야 한다. 강우관측소의 고도를 고려한 관측망의 평가는 유역평균강우량 산정 및 레이더 자료의 보정에 있어 중요한 과정이 된다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 설치고도를 고려한 강우관측망을 평가방법론을 제시하였다. 강우관측소의 설치고도를 고려한 강우관측망 평가를 위해 고도별 면적에 해당되는 관측소 설치밀도의 변동계수(CV: Coefficient of Variation)를 이용하였다. 변동계수는 자료의 표준편차와 평균의 비를 의미하며 표준편차를 평균으로 나누어 간단히 산정할 수 있다. 일반적으로 변동계수가 작으면 자료의 분포가 균일(고도별로 설치된 관측소가 일정)하다고 판단하며, 반대로 변동계수가 크면 자료의 편차가 심해 고도별도 설치된 강우관측소의 밀도가 일정하지 않다고 판단할 수 있다.

강우관측소 설치의 다양한 목적 중 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 아울러 산지효과를 파악하기 위해서는 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 공간적 분포특성과 강우관측소의 고도별 특성을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였다. 강우관측소의 공간적 특성은 최근린지수를 이용하여 정량화하였으며, 관측소의 고도별 설치밀도의 특성은 변동계수를 이용하여 평가하였다. 이를 4대강 유역에 대해 적용하여 유역별 강우관측망을 평가 및 비교하였다.

본 연구에서는 유역 집중시간과 저류상수의 이론적 배경을 바탕으로 적절한 경험식의 형태를 제시하고 기존의 경험식의 형태와 비교·평가하였다. 추가로, 제시된 경험식의 형태를 이용하여 충주댐 유역의 집중시간 및 저류상수의 경험식을 유도하고, 유도된 경험식과 기존의 경험식들을 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 집중시간에 대한 경험공식의 형태는 유로연장의 제곱에 비례하고 유로경사에 반비례하는 형태로 나타난다. (2) 저류상수는 집중시간에 비례하는 형태로 나타난다. (3) 기존 매개변수에 관한 경험식을 검토한 결과, 집중시간의 경우에는 Kirpich 공식, Kraven (I) 공식, Kraven (II) 공식, California DoT 공식, Kerby 공식, SCS 공식 및 Morgali and Linsley 공식 등이 이러한 이론적 배경을 잘 따르고 있는 것으로 나타난다. 저류상수의 경우, Clark 공식, Russell 공식, Sabol 공식 및 정성원 공식 등이 본 저류상수와 집중시간의 비례관계를 매우 잘 만족하는 것으로 나타난다. (4) 기존의 경험식을 충주댐 유역에 적용한 결과, 집중시간의 경험식 중 정성원 공식, 윤태훈 등 공식, Kraven (I) 공식 및 Kraven (II) 공식은 추정한 집중시간과 비교적 유사한 결과를 보였으나, Rziha 공식은 비정상적인 결과를 나타내는 것으로 나타났다. 저류상수의 경우에는 윤석영과 홍일표 공식, 정성원 공식, 이정식 등 공식 및 윤태훈 등 공식이 어느 정도 합리적인 결과를 보인 반면, Sabol 공식의 경우에는 비정상적인 결과가 유도되었다. 결론적으로 국내의 집중시간 및 저류상수에 대한 경험공식이 국내 유역의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.

강우관측소로부터 수집된 강우량 자료는 강우-유출 해석모형, 다양한 재해 예경보 시스템(disaster forecasting and warning system)등의 입력자료로 이용된다. 현재 여러 관할기관(the competent authorities?)에서는 악기상의 감시(Monitoring of severe weather), 홍수 예경보(flood forecasting and warning system), 다목적댐(multipurpose dam)의 관리 및 운영을 목적으로 강우관측소를 설치 운영중에 있다. 강우관측망을 평가하는 기법들로는 엔트로피 이론, 주성분회귀분석(principle component regression anlysis), 상관성 분석(correlation analysis), 평균제곱근오차 분석(RMSE analysis) 등이 있으며, 주로 엔트로피 이론에 의해 평가되고 있다. 그러나 엔트로피 이론을 통한 강우관측망 평가는 정보전달량(total information)의 크기만을 이용하여 강우관측망을 평가하는 방법으로, 단순히 관측자료의 특성만이 고려되는 한계가 있다. 그러나 경우에 따라 중요한 관측소가 단지 정보전달량이 작다는 이유로 최적 관측망에서 배제(exclusion) 될 가능성이 있다. 관측소 설치의 다양한 목적 중 면적평균강우량(area average rainfall)의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등(uniform)하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 따라서 관측자료의 특성과 면적평균강우량을 산정을 위한 공간적 특성이 동시에 반영된 경우가 최적의 관측망이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용, mixed distribution)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포(continuous distribution)를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성(rainfall intermittency in time and space)을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 강우관측소(raingauge station)의 공간적 분포 특성(spatial distribution characteristics)은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화(quantification)할 수 있으며, 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적(geographically)으로 파악할 수 있다. 최근린 지수를 이용하여 강우관측소의 공간적 특성을 파악한 후, 이를 바탕으로 강우관측소의 등급을 결정하였다. 엔트로피의 최대 정보전달량(maximum amount of total information of entropy) 및 강우관측소의 공간적 특성(spatial characteristics)을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리(euclidean distance)를 이용하여 2개의 목적함수(objective functions)를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망(optimal raingauge network)을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우, 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 선정된 최적관측소가 보다 공간적으로 분산됨을(dispersed) 확인하였다. 이는 강우관측소의 공간적 분포와 자료의 특성이 동시에 반영된 결과이다.

상수관망에서 관파괴가 발생할 경우 제수밸브의 차폐를 통하여 일정 부분의 상수관망이 다른 부분으로부터 격리되게 된다. 이러한 영역을 segment라고 정의하고 이에 대한 다양한 연구가 진행되었다. segment에 포함되는 상수관은 물흐름이 차단되기 때문에 단수가 발생하게 된다. 또한 segment의 차폐에 의해서 추가적으로 단수가 되는 영역이 발생할 수 있고 이러한 영역을 unintended isolation(UI)으로 정의된다. 상수관망을 운영하는 측면에서 관파괴는 피할 수 없는 문제이기 때문에 관파괴가 발생할 경우 단수에 의한 피해를 최소화하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 대규모 피해를 야기하는 대규모 segment가 발생하지 않도록 해야 한다. 그러나 대규모 segment는 상수관망의 구조(water supply network topology)와 제수밸브의 배치에 따라 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 대규모 segment를 파악하고 적절한 위치에 제수밸브를 추가하여 대규모 segment를 분할하는 방안을 제시하여 관파괴에 따른 상수관망의 피해를 최소화하는 방안을 제시하였다. 대규모 segment 분할을 위한 모형은 네가지 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째는 상수관망에 존재하는 모든 segment를 정의하고 segment와 연관된 UI를 정의하는 모듈이다. 두 번째 모듈은 정의된 segment별로 단수피해를 정량화하여 segment별 등급을 부여하는 모듈이다. 세 번째는 단수피해기준 대규모 segment별로 분할을 위한 제수밸브 위치 결정 모듈이다. 네 번째 모듈은 추가된 제수밸브에 의한 상수관망 피해 저감효과를 분석하는 상수관망 신뢰도 산정 모듈이다. 세 번째 모듈의 경우 수학적인 방법이 아닌 상수관망 운영주체가 직접 적용할 수 있도록 다섯 가지 기준을 제시하여 적정 제수밸브 위치를 결정하도록 하였다. 제안된 모형을 이스라엘의 실제 상수관망에 적용하여 적용성을 검증하였다.

상수관망의 노후화에 따라 관파괴와 같은 상수관망의 용수공급 성능을 저하시키는 사고가 자주 발생하게 된다. 이때 파괴부분의 수리나 유지보수를 위해서 물의 흐름을 차단해야 하며 이를 위해서 제수밸브를 차폐하게 된다. 제수밸브는 상수관망 전체에 넓게 분포하고 있으며 설치개수도 관망의 크기에 따라 만개 이상이 설치되어 있다. 이러한 이유로 제수밸브의 유지보수에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 제한된 인력과 비용으로 최대의 효과를 얻기 위해서는 제수밸브의 중요도를 평가, 등급화 한 후 중요한 제수밸브들을 우선적으로 관리하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 제수밸브의 중요도 등급을 결정하는 기법을 다수의 실제 상수관망에 적용하여 제수밸브별 상대적 중요도를 산정하고 산정된 결과를 분석하여 실제 상수관망에서 제수밸브 중요도의 특성을 파악하고자 하였다. 상수관의 관파괴에 의한 단수의 피해는 단수인구로 정량화하였으며 이를 위해서 segment 및 unintended isolation을 전체 상수관망을 대상으로 결정하였다. 이를 바탕으로 제수밸브의 중요도는 VII(Valve Importance Index)로 정량화 되었다. 적용된 실제 상수관망은 국내 10개 중블록, 국외 3개 관망이다. 제수밸브의 중요도 특성 파악결과, 배수지에 가까운 제수밸브와 같이 명백하게 중요한 밸브 이외에도 관망의 중앙부분에 위치한 제수밸브도 중요한 경우가 많았으며 관망의 구조적인 연결성에도 많은 영향을 받고 있음을 확인하였다.

중소하천은 호우발생시 급격한 하천수위상승으로 인해 하천에 위험상황이 발생하게 된다. 따라서 중소하천의 홍수예경보는 대규모 하천의 홍수예경보와 달리 강우-유출모형을 기반으로 하기 어렵다. 이는 중소하천 유역의 자료부족과 유역의 특성이 기존 수문학에서 제시하고 있는 기법으로 강우-유출특성을 정확히 모의하기 어렵기 때문이다. 아울러 중소하천의 홍수예경보를 위해서는 기존의 저류함수법과 같은 강우-유출모형이 아닌 현재 관측되고 있는 하천의 수위 변화를 기반으로 하는 것이 예보의 오차를 줄이는 방법이 될 수 있다. 또한 홍수범람에 따른 피해를 저감하기 위한 대비책의 수립을 위해서 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 중요하다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 강우-유출 모형의 결과를 배제하고 하천에서 현재 발생하고 있는 수위를 바탕으로 짧은 시간주기의 발생가능한 수위를 예측하여 중소하천 홍수예경보에 활용할 수 있는 방법론을 제시하였다. 아울러 홍수예보지점의 현재 관측 수위자료와 상류의 관측수위자료를 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network)을 적용 30분 이내에 발생가능한 수위를 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법론을 낙동강 유역의 남강댐 상류유역에 적용하여 수위예측의 정확성을 검증하였다.

본 연구에서는 Clark 합성단위도의 매개변수 추정치에 대한 신뢰구간을 좁힐 수 있는 방안으로, 이들을 강우, 기상, 및 유역 특성인자로 다변량 회귀분석한 후 이를 Monte Carlo 모의기법을 통하여 분석하였다. 아울러 이렇게 얻은 결과는 Bootstrap 기법으로 분석한 결과 및 기존에 많이 사용되어 왔던 경험식과도 비교 검토하였다. 이상과 같은 과정을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 관측된 호우사상의 수가 제한적인 경우, 유출특성에 미치는

본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 여기에는 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수를 적용하여 정량화하고, 이를 바탕으로 하여 관측 강우-유출 사상 중 평균적인 사상을 분류하며, 마지막으로 선별된 강우-유출 사상에 대해 Clark 단위도의 평균적인 매개변수를 유도하는 과정이 포함된다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역을 대표하는