정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 강우의 변동특성 분석에 있어 기존의 접근법인 지속기간별 강우량의 변화 분석을 통하여 얻는 데 한계가 있는 강우의 구조적 변동특성을 분석하기 위하여 추계학적 강우모형을 이용하였다. Neyman-Scott 구형펄스 모형(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model, NSRPM)은 점 과정을 이용한 추계학적 강우생성 모형으로 시간단위 강우를 생성함으로써 수문학 분야에서 널리 쓰이고 있으며 강우특성과 관련한 5개의 매개변수로 구성되어있다. 각 매개변수는 물리적인 의미를 가지고 있으므로 서울지점의 1973~2011년 여름철 시강우자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하고 추정된 매개변수의 변화를 분석하여 강우의 구조적인 변화를 분석하고 기존연구와 비교 분석하였다.

본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교·분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년 동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.

저수지 내 퇴적과정으로 의한 저수용량 감소에 대한 효율적 관리의 중요성에도 불구하고, 불확실성을 포함하는 확률론적 관점의 신뢰도 분석이론을 활용한 저수용량 감소에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 신뢰도 분석모형의 하나인 추계학적 감마 과정(stochastic gamma process)을 이용하고 개발된 모형을 소양강댐에서 적용하여 향후 발생될 수 있는 저수용량의 감소를 불확실성 측면에서 분석하였다. 특히 불확실성을 분석하기 위하여 정보적 사전분포(informative prior distribution)를 이용한 Bayesian MCMC 기법을 사용하여 추계학적 감마 과정의 모수(parameter)를 추정하였다. 구축된 정보적 사전분포를 적용한 결과 사전분포의 불확실성에 비해 사후분포의 불확실성이 상당히 감소되어져 정보적 사전분포의 효과를 확인할 수 있었으며, 소양강댐 퇴사용량의 기대 수명은(expected life time)은 5% 유의수준에서 119.3년부터 183.5년의 불확실성을 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구는 저수용량의 감소에 관한 불확실성 측면의 정보를 신뢰도 분석결과와 함께 제공할 수 있으므로, 향후 퇴적과정으로 인한 저수지의 유지관리계획을 수립함에 있어 댐 관리자 등에게 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

가뭄의 불확실성은 우리가 관리할 수 있는 범위를 넘어서는 현상으로 용수공급시스템의 불확실성 역시 우리가 제어할 수 있는 한계를 벗어날 수 있다. 따라서 수자원 시설물 운영에 필요한 의사결정은 여러 가지 불확실한 상황을 고려하여 다루어져야한다. 특히 극단적 강우부족이나 저유량 상황이 장시간 지속되는 경우에는수자원 공급에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 하천오염, 수생태계 파괴, 저수지 고갈, 용수공급 장애 그리고 하천미관의 악화 등이 포함될 수 있다. 그중 극한가뭄의 지속으로 인해 용수공급의 중단과 같은 사태가 발생할 경우 피해한계를 예측할 수 없는 매우 심각한 결과가 초래될 수 있다. 이런 측면을 고려하여 본 연구는 장기지속가뭄을 포함하여 극한 가뭄사상에 대한 한강수계 용수공급 시스템의 가뭄 영향을 종합적으로 평가하였다. 이를 위해 5개 소유역에 대한 추계학적 수문시계열모형을 이용하여 월 유량 기준의 지속기간별, 재현기간별 가뭄 시나리오를 개발하여 팔당댐을 기준지점으로 하는 한강유역 용수공급 시스템에 적용하여 용수공급의 이행도를 평가하였다. 평가결과 예기치 못한 가뭄의 영향을 알기 위해서는 수문학적 다양성을 반영하는 장기지속가뭄에 대한 평가가 필요하다.

한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터 기법과 연속형 저류함수모형을 연계하여 개발한 추계학적 연속형 저류함수모형의 적용성을 평가하고자 하는데 있다. 대상유역은 안동댐과 임하댐을 포함하는 지보 수위관측소 상류유역을 선정하였으며 2006년과 2007년 홍수기에 대해 분석을 수행하였다. 확정론적 모형을 적용한 결과 장기간의 모의기간에 대해 유출해석이 가능한 것을 확인하였다. 앙상블 칼만필터 기법을 적용하기 위해 Monte Carlo 모의기법을 적용하여 모형입력자료

본 연구의 목적은 현재 국내 홍수예경보 시스템의 유출해석모형으로 이용되고 있으며 단일 호우사상에 대해 적용이 가능한 유역 및 하도 저류함수모형을 추계학적 연속형 저류함수모형으로 개발하고자 하는데 있다. 이를 위해 기존 저류함수모형에 토양수분 산정 컴포넌트를 추가하고 지표면유출, 중간유출, 지하수유출 및 실제증발산량을 토양수분의 함수로 나타내어 각 수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였다. 또한 실시간 관측유량자료 동화를 위해 앙상블 칼만 필터

토양수분에 관한 관심이 급증하면서 토양수분의 시공간적 특성을 이해하고자 하는 연구가 최근 꾸준히 일어나고 있다. 토양수분의 보다 나은 이해를 위해, 본 연구에서는 이에 대한 동역학을 추계학적 기법을 이용하여 기후변화에 따른 영향평가에 대한 적용을 염두에 둔 추계학적 토양수분모형을 제시하고자 하였다. 보다 현실적인 적용을 위하여 손실항을 세 가지로 구분하여 고려하였고 강우의 추계학적인 특성 역시 고려하였다. 모의 결과 본 연구에서 유도한 토양수분 모형으로

본 연구에서는 낙동강 상류유역의 병렬 다목적댐군인 안동 및 임하다목적 댐의 장기간 유입량을 산정하는데 공간추계 신경망모형이 사용되었다. 공간추계 신경망모형은 역전파 알고리즘으로 LMBP와 BFGS-QNBP를 각각 사용하였다. 공간추계 신경망모형의 구조는 입력층, 은닉층 및 출력층의 3개의 층과 차례대로 8-8-2개의 노드로 구성되어 있다. 입력층 노드는 안동 및 임하다목적 댐의 월평균유입량, 월면적강우량, 월별 증발접시 증발량과 월평균기온으로 구성되어

본 연구의 목적은 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수량 모의발생을 위한 추계학적 모형을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 강수발생과정에 대한 추계학적 모형은 이재준과 이정식(2002)이 개발한 추계학적 모형을 이용하였으며, 강수량과정을 위하여 사상내의 시간강수량을 비정상 1차 자기회귀모형으로 기술하였다. 시간강수계열의 강수발생과정과 강수량과정을 조합하면 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 모의할 수

본 연구에서는 월 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)를 산정하여 목표지역을 중심으로 가뭄 관리 및 감시를 수행하고자 하였으며, 이에 이용한 자료는 1906년부터 1999년까지 94개년의 목포기상대 자료를 이용하였다. 월 Palmer 지수를 7개의 추계학적 등급으로 분류하고 마코프연쇄(markov chain)를 이용해 월전이확률을 산정함으로써 동적인 확률변화를 살펴보고자 하였으며, 가뭄의 정상상태확률 또한 산정하였다. 본 연구를 통하여 전체 7등급 중 가