The paper presents a new approach for analyzing mold growth risk in buildings, based on a mixed simulation approach with consideration of uncertainties in relevant building parameters. The approach is capable to predict and explain unexpected mold growth occurrences that would typically not show up in standard deterministic simulation. This study simulates the local environmental conditions at material surfaces in buildings by using a mix of standard simulation tools. By introducing uncertainties in relevant input parameters, this approach generates a statistical distribution of time aggregated mold growth conditions at a number of "trouble spots"in a specific building case. This distribution is then translated into an overall mold risk indicator. In addition, our method identifies those parameters whose uncertainty range has a dominant effect on an increase in mold risk. By thus identifying the critical influence of building components, building operation and maintenance factors on the increase in risk, appropriate actions during the building design and procurement process can be set up to address these risks.

Uncertainty evaluation was performed for the measurement of Volatile Organic Compounds(VOC) in indoor air. The analytical procedure and result were validated by evaluating every uncertainty source related to the measurement method. An easy approach for uncertainty evaluation for indoor VOC measurement was tested using relative standard uncertainty method which is simple in the evaluation of a measurement uncertainty in case of indoor VOC measurement. The measurement uncertainties of toluene, ethylbenzene, m+p-xylene, styrene and o-xylene in indoor air are obtained as less than or close to 10%, and those results were validated by using Gum-workbench uncertainty evaluation program. Based on the evaluation, uncertainties were found to come largely from two major sources, uncertainty related to the concentration of standard Tenax tube which was used for calibration in measurement, and the to air sampling process. This study could be used as a good example in evaluating uncertainties in the measurement of indoor-air VOC at buildings including a newly-built apartment.

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

This study aims to assess the impacts of COVID-19 on International Financial Reporting Standards (IFRS), because of the problems associated with changing and amending the financial reports according to the policies established based on the circumstances of the epidemic. The study sample targeted several international financial reports that were amended based on epidemic conditions. The revised financial reporting period provides standardized reporting procedures for financial transactions worldwide despite the pandemic. Therefore, IFRS has been used to reduce challenges in financial reporting by monitoring the duration of social distancing while reporting matters to eliminate confirmed uncertainty and judgment. After analyzing the data obtained through global search engines, the results conducted provided evidence that COVID-19 affects financial reporting in companies around the world. Therefore, companies face difficulty reporting finances based on the challenging environment that the pandemic represents. Besides, IFRS fair value measurements consider the prices that were predicted according to current market values. The contexts of the changing the standards by IFRS to curb the effects of the COVID19 financial reporting was attained through evaluation of the online files that were randomly selected and filtered to obtain valid data.

기존 기후변화 영향평가에서 발생하는 불확실성에 대한 연구들은 전체과정에서 총 불확실성과 그 전파에 대한 것보다 각 단계별 불확실성에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구에서는 first-order Taylor series expansion에 기반하여 전망의 분산을 이용하는 Uncertainty Delta Method (UDM)를 제안하였으며, 이 방법은 각 단계별 불확실성 정량화와 증감정도, 단계별 불확실성 비율, 총 불확실성의 전파 과정 제시가 가능 하다. 본 연구에서는 기후변화 영향평가 과정의 단계별 불확실성 정량화와 전파과정 분석을 위해 미래 2030년부터 2059년까지를 대상으로 2개 배출 시나리오, 3개 GCM, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하였다. 결과를 분석하면, UDM을 이용한 총 불확실성은 5.45(배출시나리오: 4.45, 상세화기법: 0.45, 상세화기법: 0.27, 수문모형: 0.28)이며, 배출 시나리오의 불확실성(4.45)이 가장 크게 나타났다. 불확실성은 각 단계를 거칠수록 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떠한 배출시나리오를 선정하느냐에 따라 미래 수자원전망이 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 다음으로 Hawkins and Sutton (2009)가 제안한 Fractional Uncertainty Method (FUM)을 이용한 기후변화 영향평가 불확실성 분석에서 가장 불확 실성이 큰 요인은 배출 시나리오(FUM 불확실성: 0.52)이며, 이 결과는 UDM 결과와 동일하게 나타났다. 따라서 이 연구에서 제안한 UDM은 기후 변화 영향평가에서의 불확실성 이해와 적합한 분석 및 미래 기후변화 대비 보다 나은 수자원 전망이 가능하도록 기여할 것으로 판단된다.

수문 ․ 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM)와 Uncertainty Delta Method (UMD)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, MEM에서 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성: ME = 3.81)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성: ME = 4.28)보다 작게 나타났으며, UMD에서도 최종 불확실성(UMD = 4.75)이 초기 불확실성(UMD = 5.33)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, Q= A(h- B)C로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트 를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하 였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

음향 도플러 유속계(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCPs)는 하천의 유량측정에 널리 사용되고 있으나, 유량 측정성과의 불확도를 평가하는 방 법에 대하여 진행된 연구는 부족한 현실이며, 이는 실제 하천에서 유속 및 유량 등의 수리량을 조절하는 것이 현실적으로 불가능하여 ADCP의 불확도 요인 별 실험 및 분석이 어렵기 때문이다. 유량 및 수리량의 측정 불확도를 평가하기 위하여 과학 및 공학 분야에서는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 그 중 국 제적으로 공인받고 있는 방법 중 하나가 GUM (Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)이다. 본 연구에서는 GUM 표준안을 기반으로 ADCP의 유량 측정 불확도를 평가하기 위한 연구를 수행하였다. ADCP의 유량 측정 불확도 요인별 분석을 수행하기 위하여 유량 공급의 조절이 가능한 실 규모 수로를 보유하고 있는 하천실험센터에서 실험을 진행하였으며, ADCP의 측정 정확도에 영향을 미치는 수심, 측정 지점에서 하안까지의 거리, ADCP 의 잠김 깊이, 유속 오차, 측정 시간, 반복 횟수, 하상 조건 등에 대한 측정 정확도 평가 실험을 수행하였다. ADCP로 유량을 측정하는 방법은 지점측정방식 을 기반으로 유속-면적법을 통해 산정하는 방법과 일반적으로 사용되는 이동측정방식이 있으며, 본 연구에서는 ADCP의 지점측정방식을 통해 유량을 산정 하는 Section-by-Section 방법으로 산정된 유량의 불확도를 평가하였다. 모든 측정 결과는 요인별 불확도 평가를 수행하기 위하여 유속은 ADV, 수심은 광 파기로 측정된 결과와 비교하였다.

정확히 가뭄을 모의하기 위해서는 수문기상학적 현상을 반영할 수 있는 가뭄지수가 필요하며, 국내에서 수문학적 가뭄을 모의하기 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용한 여러 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 MSWSI의 한계점을 분석하고 MSWSI의 불확실성을 정량화하였다. 우선 MSWSI 인자로서 활용가 능한 수문기상인자의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 기존 MSWSI에 적용한 하천유량, 지하수위, 강수, 댐유입량의 4개 입력인자별로 하나의 관측소자료만을 이용하였으 나 본 연구에서는 중권역별 특성에 맞도록 댐저수위와 댐방류량도 포함하였으며, 여러 관측소의 자료를 취득하여 면적평균자료를 사용하였다. 2001년과 2006년 가뭄사례 에 대해 MSWSI 모의검증 결과, 본 연구의 MSWSI가 실측수문기상자료의 경향을 더 잘 반영하여 가뭄을 모의하였으며, MSWSI 인자의 선정이 가뭄모의 정확성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 다음으로 MSWSI 인자에 적용하는 확률분포의 선정에 따른 영향을 분석하였다. 강수자료는 Gumbel와 GEV 분포, 하천자료는 정규분포와 Gumbel 분포, 댐자료는 2-매개변수 대수정규분포와 Gumbel, 지하수는 3-매개변수 대수정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 이에 따라 중권역별로 최대 36개의 MSWSI를 산정하 였으며, 확률분포의 선정에 따라 MSWSI 범위가 매우 다르게 나타나 어떠한 확률분포을 적용하느냐에 따라 MSWSI 결과는 매우 달라질 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 maximum entropy를 이용하여 MSWSI 입력인자의 선정과 입력인자별 확률분포 선정의 영향에 따른 불확실성을 정량화하였다. 분석결과, 입력인자의 수가 많이 적용될수 록 불확실성은 증가하는 것으로 나타났으며, 홍수기에 MSWSI 입력인자별 확률분포 적용에 따라 MSWSI의 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 발생가능한 홍수시나리오를 기반으로 하천제방의 복합위험도를 산정하고자 하였다. 이를 위해 불확실성을 고려한 수문학적/수리 학적/지반공학적의 위험도를 각각 MCMC (Markov Chain Monte Carlo), MCS (Monte Carlo Simulation), FOSM (First-Order Second Moment) 기법을 활용하여 해석하였으며, 이들 각각의 확률을 연계하여 결합확률 형태로 나타내었다. 적용대상 유역은 낙동강에 위치한 강정고 령보를 기점으로 상․ 하류 12.5 km 구간으로 선정하였으며, 구간내의 총 6구간의 제방이 포함된다. 수문시나리오는 제방 월류가 발생하는 100년/ 200년 빈도 신뢰구간 상한치(97.5%)의 홍수량이 사용되었고, 이에 따른 홍수위 해석을 수행하여 월류위험도를 산정하였으며 월류가 발생하지 않는 구간에서는 침투, 사면안정, 수위급강하 등 제방의 지반공학적 위험도를 산정하였다. 기존 결정론적 위험도 해석보다 확률론적 위험도 해석 에 의한 복합위험도가 제방설계에 보다 안정적, 경제적인 상승효과를 가져올 수 있을 것이며, 향후 수변구조물 설계에 지표로 사용될 수 있을 것으 로 기대된다.

본 연구는 강건성 지수와 불확실성 분석기법을 활용하여 기후변화 취약성 평가과정에서 발생하는 불확실성을 정량화하였다. 본 연구는 우리나 라의 6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)를 대상으로 다기준 의사결정기법 중 하나인 TOPSIS 기법을 이용하여 용수공급 취약성 순위를 산정하였다. 강건성 지수는 두 대상 도시의 순위가 가중치의 변화로 인해 순위역전현상이 발생할 수 있는 가능성을 정량화하고 불확실성 분석 기법 은 두 도시 사이에 순위역전이 발생할 수 있는 가중치의 최소 변화량을 산정한다. 그 결과 인천과 대구는 용수공급 측면에서 취약한 것으로 나타났 으며, 대구와 부산은 용수공급 취약성에 민감한 것으로 나타났다. 따라서 대구는 다른 대안에 비해 상대적으로 용수공급이 취약한 지역으로 나타났 으나, 취약성에 민감하기 때문에 기후변화 적응대책 수립 및 시행을 통해 취약성이 크게 향상될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 기후변화와 용 수공급 측면에서의 적응전략을 계획하고 수립하는데 있어서 우선적으로 고려해야하는 방향을 제안하는 데 사용될 수 있다.

In this study, the uncertainty requirements for orbit, attitude, and burn performance were estimated and analyzed for the execution of the 1st lunar orbit insertion (LOI) maneuver of the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) mission. During the early design phase of the system, associate analysis is an essential design factor as the 1st LOI maneuver is the largest burn that utilizes the onboard propulsion system; the success of the lunar capture is directly affected by the performance achieved. For the analysis, the spacecraft is assumed to have already approached the periselene with a hyperbolic arrival trajectory around the moon. In addition, diverse arrival conditions and mission constraints were considered, such as varying periselene approach velocity, altitude, and orbital period of the capture orbit after execution of the 1st LOI maneuver. The current analysis assumed an impulsive LOI maneuver, and two-body equations of motion were adapted to simplify the problem for a preliminary analysis. Monte Carlo simulations were performed for the statistical analysis to analyze diverse uncertainties that might arise at the moment when the maneuver is executed. As a result, three major requirements were analyzed and estimated for the early design phase. First, the minimum requirements were estimated for the burn performance to be captured around the moon. Second, the requirements for orbit, attitude, and maneuver burn performances were simultaneously estimated and analyzed to maintain the 1st elliptical orbit achieved around the moon within the specified orbital period. Finally, the dispersion requirements on the B-plane aiming at target points to meet the target insertion goal were analyzed and can be utilized as reference target guidelines for a mid-course correction (MCC) maneuver during the transfer. More detailed system requirements for the KPLO mission, particularly for the spacecraft bus itself and for the flight dynamics subsystem at the ground control center, are expected to be prepared and established based on the current results, including a contingency trajectory design plan.

본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 빈도분 석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행 하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2∼10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합 개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.

최근 이상기후 및 급속한 도시화로 이한 불투수 면적비율이 증가되면서 내수침수 피해가 급증하고 있다. 내수침수는 주로 내수배제의 불량으로 발생하며, 막대한 인명 및 재산피해를 야기하고 있다. 이러한 피해를 막고 효율적인 도시홍수방어시스템을 설계하기 위해서는 정확한 강우-유출 모형의 해석이 필요하지만 실제 자연 현상을 해석하는데 많은 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 모형의 매개변수들이 가지는 불확실성 분석을 수행하고, 불확실성 정량화 지수를 제안하였다. 도시유역의 유출해석에 사용되는 SWMM 모형의 매개변수 중 6개(유역폭, 불투수면적비율(%), 투수 및 불투수유역 조도계수, CN, 관조도계수)를 대상으로 불확실성 분석을 수행하였으며, 베타분포를 적용하여 Monte Carlo Sampling 기법으로 총 100개의 시나리오로 계산하였다. 계산결과 투수 및 불투수유역의 조도계수와 관조도계수의 총불확실성이 다른 매개변수들에 비해 크게 계산되어 조도계수값의 결정이 어려운 것을 알 수 있었으며, 불확실성 정량화 지수를 계산한 결과 관조도계수가 가장 크고 CN값이 가장 작은 것으로 계산되었다. 유역폭, 불투수면적비율, CN값은 매개변수값이 증가할수록 총유출량도 증가하였으며, 이 중 CN값의 변화에 따른 총유출량 증가량은 매개변수 증가량을 알면 거의 정확히 결정이 가능한 것으로 불확실성 정량화 지수가 계산되어 불확실성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 관조도계수의 변화에 따라 총유출량의 변화를 결정하는 것이 가장 불확실한 것으로 계산되었으며, 총불확실성도 관조도게수가 가장 컸으므로, 도시유역의 유출 계산에 가장 큰 불확실성을 야기하는 매개변수는 관조도계수인 것으로 나타났다.

SWMM(Storm Water Management Model)은 모형 내 다양한 매개변수를 이용하여 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 도시 유역의 유출 특성을 비교적 정확하게 모의하지만, 모형의 입력자료 부족과 매개변수의 불확실성으로 인한 신뢰성 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 연구에서는 SWMM 모형에 Bayesian 기법을 연계한 최적화 기법을 개발하고, 이를 활용하여 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하고자 한다. 이를 위해 먼저 유출 특성에 민감한 매개변수를 민감도 분석을 통해 선정하고, SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona), MCMC(Markov Chain Monte Carlo), DDS(Dynamically Dimensioned Search) 등 매개변수 최적화 기법을 적용하여 매개변수의 초기값을 설정한다. 매개변수의 다양한 물리적 범위를 고려하기 위한 방법으로 절단 정규분호(truncated Gaussian distribution)을 사전분포(prior)로 선정하여 매개변수의 사후분포(posterior)를 추정하게 된다. 최종적으로 각 매개변수간 사후분포를 이용하여 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다.

수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력 자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석 시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을 도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.

In the case of Korea, the design flood is calculated to indirectly method using Clark unit Hydrograph. Therefore, to obtain the main outflow parameters of Clark is very important. When estimating the parameters, optimum parameter estimation is very difficult due to lack of observation. In this study, storage coefficient according to numerous rainfall event is calculated to applying similarity characteristics analysis of basin, uncertainty analysis of storage coefficient was performed.

멀티모달 최적화알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약 5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은 횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때 GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.

지구 환경의 변화로 홍수 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 이에 자연현상으로 생각하던 소극적인 자세에서 탈피하여 과학적이고 체계적인 접근 방법으로 적극적 홍수방어체계를 구축하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 자연환경의 변화로 특히 피해가 큰 도시하천으로 대상으로 실시간 강우 및 수위를 모니터링할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이를 기반으로 통계적 resampling method 중 하나인 k-nearest neighbors와 bootstrapping 기법을 적용하다. 이러한 모의발생기법 적용을 통하여 수위-유량 관계곡선식 생성 시 발생할 수 있는 불확실성을 저감시키는 기법을 연구하였다. 부산시 온천천 유역 내 설치된 10분 간격의 강우와 수위에 대한 실시간 자료를 기반으로 작성된 수위-유량 관계곡선식은 유량 측정 및 국지성 호우에 의하여 발생할 수 있는 다양한 문제점을 극복하고자 하였다. 이러한 resampling 기법에 의한 모의발생으로 수위에 대한 불확실성을 감소시키며 이로써 신뢰성 있는 자료 생성을 가능할 수 있도록 하였다. 향후 본 연구의 결과는 도시하천의 실시간 모니터링 시스템에 활용이 가능할 것으로 사료된다.