본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용 하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공 신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검 증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모 형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 ‘레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)’을 제시하였다. RPM은 (1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였 다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.

최근 기후변화, 물 부족 문제 심화 등으로 인한 향후 안정적인 물 공급의 어려움이 예상됨에 따라 현재의 용수공급 시스템의 공급능력 및 취약성을 평가할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화 대비 안정적인 용수공급을 위한 수자원시설 용수공급능력 및 취약성 평가를 통해 용수공급의 기후변화 적응 전략 개발하고자 한다. 관련 분야의 국내외 연구동향 및 학술적 흐름을 보면 현재 새로운 기후변화 시나리오가 제시되었으며 이에 따른 용수수급 전망 및 수자원시설물 평가에 대한 국내 기술은 초기 단계에 머물고 있다. 국내에서는 통합수자원관리 및 평가를 위해 K-WEAP 모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이며, 댐운영 등을 위해 K-MODSIM 등이 개발되어 있지만 이 모형 등을 통해 기후변화에 따른 용수공급능력 평가를 하기에는 한계성 존재한다. 용수공급 능력 및 취약성 평가를 위한 모형은 댐 운영, 수리권 및 용수배분 등을 효율적으로 고려하여 용수수급을 분석하여야 하지만 국내의 경우 용수공급 능력을 평가할 수 있는 방법론 및 평가기술이 미비하여 기후변화 대비 안정적인 용수공급 체계 구축에 어려움이 있다. 따라서 본 연구를 통하여 기후변화에 따른 용수공급 취약시설 및 지역을 도출하고 이에 따른 용수공급시설물 최적 연계 운영 체계 개발 및 향후 예상되는 물 부족 대응을 위한 적응체계를 도출할 수 있도록 국가 수자원장기종합계획 수립 시 기후변화에 따른 수자원 영향을 정량적으로 평가할 수 있는 기술을 개발하고자 한다.

본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.

본 연구에서는 강우의 멀티프랙탈거동(multifractal behavior)에 기반을 둔 시공간 상세격자강우량 생산기법을 우리나라에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이를 위해, 우리나라에 2008년 7월부터 2012년 8월까지 호우주의보를 발생시킨 8 개의 주요 강우이벤트에 대한 기상청제공 레이더강우자료를 추출하여 강우의 멀티프랙탈 거동을 조사하였다. 조사 결과, 대상 레이더 시공간강우장이 강한 멀티프랙탈 거동의 특성을 가지고 있음을 확인하였고, 이에 기반을 두고 시공간 로그-프아송 무작위 분열모형(space-time log-Poisson random cascade model)과 3차원 웨이블랫(wavelet)을 모형을 결합한 다운스케일링 모형을 사용하여 한반도 전역에 대하여 7km-35분 해상도를 가진 시공간 강우장을 생성한 후, 이를 관측레이더 강우자료와 비교하였다. 비교 결과, 8개의 모든 강우 이벤트에 대하여 다운스케일링 모형에 기반을 두고 생성된 시공간 강우장이 레이더강우장의 멀티프랙탈 거동을 95% 이상의 정확도를 가지고 재현함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 매우 정확히 재현함을 확인할 수 있었다.