Through this research of the analysis on the frequency flood discharges regarding basin property factors, a linear regression system was introduced, and as a result, the item with the highest correlation with the frequency flood discharges from Nakdong river basin is the basin area, and the second highest is the average width of basin and the river length. The following results were obtained after looking at the multi correlation between the flood discharge and the collected basin property factors using the data from the established river maintenance master plan of the one hundred twenty-five rivers in the Nakdong river basin. The result of analysis on multi- variate correlation between the flood discharges and the most basic data in determining the flood discharges as basin area, river length, basin slope, river slope, average width of basin, shape factor and probability precipitation showed more than 0.9 of correlation in terms of the multi correlation coefficient and more than 0.85 for the determination coefficient. The model which induced a regression system through multi correlation analysis using basin property factors is concluded to be a good reference in estimating the design flood discharge of unmeasured basin.

In this study investigated that topographical parametersestimate and calculated travel time, storage coefficient and lag time by watershed dividing 11, 8, 6 and 2. The results showed the more divide watershed, the more increase peak discharges. The results showed that Kraven-Clark-Kraven case is good simulated by compared observed data with calculated data. The sub-basin number are adequate 6~11 for wichun and travel times compare observed data with calculated data at the younggok, to take about 18~20hr by simulated results but observed data shorter 8~10hr. From this study results showed that it could be make narrow parameter estimate for observed hydrograph simulation, if more observed velocity and hydrograph. Also, as results of this study that is help to estimate parameters (arrival time, storage coefficient and lag time for Clark model.

This study is aimed at the development of a runoff forecasting model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The study area is the downstream of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model. The model performance was improved as the measuring time interval(Tm) was smaller than the sampling time interval(Ts). The Neuro-Fuzzy(NF) and TANK models can give more accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead than the Feed Forward Multilayer Neural Network(FFNN) model in standard above the Determination coefficient(R2) 0.7.

본 연구에서는 지표홍수 빈도곡선을 개발하여 미계측 지점에서의 확률 홍수량을 추정해 보았다. 홍수빈도 분석은 한강유역의 9개 지점에 대하여 연최대치 홍수량 자료를 이용하여 분석하였다. 홍수빈도 곡선을 작성한 후 각 지점별 연평균홍수량( )을 결정하였고, 각 지점별 재현기간에 따른 연평균 홍수량에 대한 비를 산정 후 평균하였다. 그 결과 재현기간별로 다른 홍수량비가 산정되었다. 연평균 홍수량과 유역의 지형인자와의 상관 분석을 통해 다중선형 회귀식을 도출하였

빈도홍수량은 중ㆍ소 수공구조물의 설계에 중요한 지표로서 매우 중요하나, 자료의 부족과 설계 관습으로 인하여 홍수량을 직접해석하여 사용하지 못하고 있는 실정으로 설계호우-단위도법과 같은 간접적인 홍수량추정방법이 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수집가능한 일제시대부터 1999년까지 망라한 국내 첨두홍수량 자료를 수집하여 연 최대치 계열을 작성하고 지수홍수법에 의해서 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역홍수빈도분석을 위해서 사용된 분포는 WMO(1989)

최근 중·소규모의 도시전역과 자연유역에서 임계지속기간의 개념을 도입하여 설계홍수량을 산정하는 사례가 늘어나고 있는 추세에 있다. 그러나, 임계지속기간에 관한 연구는 미흡한 상태이며 특히 자연유역에 대해서는 거의 없는 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 자연유역을 대상으로 Clark모형을 이용하여 강우분포 형태, 첨두강우 발생위치, 빈도에 따른 임계지속기간 및 첨두유량을 산정하고, 적용모형의 매개변수들에 대한 민감도분석을 실시함으로써 각종 인자들이 설계홍수

한강 인도교 지점의 1918년부터 1992년 간의 총 68년의 연최대 홍수량 계열 자료를 수집하여 지점빈도해석을 실시하였다. 3변수 대수정규분포, 제1형 극치분포, 제3형 극치분포 및 Pearson type-III분포에 의한 확률 홍수량의 값이 대체로 부합하는 결과를 보여주었으며, 100년 및 200년 빈도 홍수량의 값은 각각 35,500 m3/sec 및 39,000 m3/sec로 계산되었다. 또한 유역내에 설치되어 있는 각종 댐의 홍수조절효과를 고려하

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색