확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중 3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이 사용됐으며 copula 모형은 Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을 바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.

본 연구의 목적은 월강우량을 이용하여 강우침식인자를 추정하는 기존의 방법인, Fournier 지수, modified Fournier 지수, IAS (Institute of Agricultural Sciences) 지수 등의 적용성을 확인하고 더 합리적인 월강우량 기반의 강우침식인자 추정모델을 제시하기 위한 것이다. 본 연구에서는 월강우량 기반의 수정 IAS 지수를 새롭게 제안하였다. 이것은 연중가장 비가 많이 내린 두 달의 강우량의 합으로써 강우침식인자

최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDA

입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte

직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRP

연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회

빈도해석에 있어서 중요한 문제는 특정 재현기간에 대한 수문량의 크기를 산정하는 것으로, 빈도해석에서는 일반적으로 관측기간보다 긴 재현기간에 해당하는 수문량의 크기를 산정하기 위해 가정된 확률분포형을 표본 자료에 적합시키게 된다. 따라서 적절한 확률분포형의 선정이 무엇보다 중요하며 이는 일반적으로 대상 자료로부터 얻어지는 경험적 빈도분포와 가정한 확률분포의 일치 정도를 판단하는 적합도 검정 방법을 이용하게 된다. 일반적으로 많이 사용되는 적합도검정 방법들

어류양식에 있어서 사육중인 어류가 주로 받는 스트레스는 크게 인위적인 요인과 환경적인 요인으로 나눠지며, 환경적인 요인에서 수온은 어류의 성장, 번식 및 대사 등 생리적 요인을 좌우하는 중요한 변수가 된다. 특히, 급격한 수온변화는 어체의 생리조건을 변화시키거나 체내 항상성을 붕괴시켜, 스트레스로 작용하여 어류의 건강도를 저하시키는 것으로 보고되고 있다. 최근 어류양식장과 인접한 연안해역의 급격한 수온변화는 대규모 산업시설, 발전소 및 제철소 등에서 발생되는 온배수의 연안방류와 매년 불규칙적이고 광범위하게 발생하는 냉수대가 원인인 것으로 알려져 있다. 이러한 급격한 수온변화는 인근해역의 수산생물상 변화와 자원량에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 인근 양식장에서 사육중인 어류의 건강도 저하 및 대량폐사 등 직접적인 피해를 입히고 있다. 따라서 본 연구는 온배수 및 냉수대로 인한 급격한 수온변화가 어류의 대사 및 생리활성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 우리나라 주 양식대상종인 넙치를 대상으로 대사율과 직접적으로 관계있는 산소소비 경향을 조사하였다. 실험어는 평균전장 19.1±0.8 ㎝, 평균체중 53.8±6.3 g의 넙치를 사용하였으며, 산소소비 실험은 해수 순환여과 사육수조에서 사육하고 있는 넙치 5마리를 밀폐순환유수식 산소소비 측정 장치 내의 호흡실로 옮겨 실시하였다. 실험은 수온 20℃에서 2일간 유지 후, 시간당 0.5℃씩 각각의 실험수온(실험 Ⅰ: 29℃, 실험 Ⅱ: 11℃)으로 조절하여 4일간 유지하면서 산소소비 경향을 측정하였다. 실험기간동안 광주기(12L:12D)와 유수량은 일정하게 유지하였으며, 실험어의 호흡수는 각각의 실험수온에서 실험어의 아가미 개폐 횟수를 1분간 5회 측정 후 평균값으로 나타냈다. 실험어의 산소소비량은 실험기간동안 유입수와 유출수의 용존산소량을 이용하여 단위체중당 산소소비량(㎎ O2/㎏/h)과 호흡당 산소소비량(㎎ O2/㎏/h)으로 계산하여 나타냈다. 고수온 충격에 따른 넙치의 산소소비량은 수온이 20℃일 때 145.2±13.0 ㎎ O2/㎏/h에서 수온이 29℃로 상승하자 356.7±14.1 ㎎ O2/㎏/h로 약 2.5배 증가하였다. 이후 고수온이 유지되면 넙치의 산소소비량은 유의하게 감소하여 4일째에는 274.3±12.8 ㎎ O2/㎏/h로 나타났다. 광주기에 따른 산소소비량은 20℃에서 명기조건 141.1±14.2 ㎎ O2/㎏/h, 암기조건 148.9±11.1 ㎎ O2/㎏/h였으며, 29℃에서 명기조건 360.6±11.8 ㎎ O2/㎏/h, 암기조건 352.9±15.5 ㎎ O2/㎏/h로 광주기에 따른 산소소비량은 실험종료시까지 유의한 차이를 보이지 않았다. 저수온 충격에 따른 넙치의 산소소비량은 수온 20℃의 114.5±13.4 ㎎ O2/㎏/h에서 11℃로 하강하자 98.3±11.3 ㎎ O2/㎏/h로 약 1.2배 감소하였다. 이후 저수온이 유지되면서 넙치의 산소소비량은 점차 증가하여 4일째에는 109.7±6.4 ㎎ O2/㎏/h로 나타났다. 한편, 20℃ 명기조건 119.5±5.5 ㎎ O2/㎏/h, 암기조건 109.4±17.0 ㎎ O2/㎏/h였으며, 11℃ 도달 1일째의 명기조건 96.1±2.5 ㎎ O2/㎏/h, 암기조건 100.4±15.8 ㎎ O2/㎏/h로 광주기에 따른 산소소비량은 실험종료시까지 유의한 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때, 넙치는 수온상승 및 하강과 비례해서 산소소비량이 증가 및 감소하였으며, 광주기에 따른 산소소비량은 차이가 없었다. 또한 저수온 충격보다 고수온 충격시에 산소소비량의 변화가 급격히 나타났다.

본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다.

본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한