재해영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 재해영향예보의 제공시 가장 핵심적 사항은 기상상황에 따라 발생가능한 재해를 예측하고 이에 대한 위험도 정보를 적절히 제공하는 것이다. 하지만 단순히 기상정보와 재해정보를 통합하여 제공하는 재해영향 예보는 기상예보가 확률적 성격을 가지고 있으므로 예보의 내용이 실현된 기상상황과 괴리가 보일 때 재해영향예보 소비자에게 혼동을 줄 수 있다. 따라서 효과적인 재해영향예보는 소비자가 비교적 쉽게 예보의 확률적 성격을 이해할 수 있으며 재해기상상황에 대한 위험도 정보를 미리 숙지할 수 있는 것이어야 한다. 그리고 예보에 기반하여 기상재해에 대한 소비자의 합리적 대응이 가능하도록 하는 것이어야 한다. 본 연구에서는 재해영향예보시 재해기상에 대한 예보정보를 과거재해를 발생시킨 재해기상 및 확률기상 정보와 비교하여 제공하여 기상정보의 소비지가 기상현상이 가져오는 위험도를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 방안을 제시하였다.

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)