현재 수문학적 댐 위험도 평가는 극한상황을 고려한 설계수문량과 같은 하중조건을 가정하여 댐의 안전을 판단하고 있다. 하지만 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 확률·통계학적 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 위험도 해석 방안 수립이 요구된다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 12개 강우관측소에 공간상관성을 재현해주며 극치강우량의 변동성을 효과적으로 모의할 수 있는 불확실성을 고려한 Monte Carlo Simulation 모의를 실행하였다. 강우모의 기법을 통해 도출된 결과로 산출된 강수자료는 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있는 Bayesian HEC-1 모형에 이용되었다. BHEC-1 모형을 통하여 산출된 10,000개의 Ensemble 자료를 댐 모의운영이 가능한 HEC-5 모형에 적용하였으며, 이때, 소양강 댐의 상시 만수위를 댐 초기수위로 적용하였으며, 소양강 댐의 여수로 수위-유량곡선을 이용한 일정률 조절방식을 홍수조절방식으로 채택하여 적용하였다. 본 연구는 기상변동성에 따른 강우에 불확실성을 고려하였으며, HEC-1 모형에 매개변수의 불확실성을 Bayesian 모형을 결합하여 정량화 하였으며, 여수로에 파괴에 따른 수위-유량곡선을 이용하여 여수로의 작동 여부에 따른 댐 운영 모의를 실시하여 강우 및 모의 모형과 댐에서 일어날 수 있는 상황을 고려하였다. 또한, 강우모의에서 저수지모의까지의 일련의 과정을 하나의 통합모형으로 구축하여 기존의 이분화된 모형 분석과정을 하나의 모형으로 통합하였다. 본 모형의 결과는 추후 댐 위험도 추정 도구인 ETA(Event Tree Analysis)에 수문학적 사건의 부하확률(Loading probability)로 이용될 수 있다.

본 연구는 댐 및 하천제방에 대한 수문학적 위험도 평가를 위해서 Monte-carlo 기법과 AFOSM 기법에 의한 위험도 모형을 개발하였다. 댐 및 제방에 대한 위험도 해석을 위하여 fault tree를 작성하였고, 단계별 위험도 평가과정을 제시하였다. 본 연구의 위험도 모형은 모형 매개변수에 대한 변동성을 고려하여 강우-유출해석, 저수지 추적, 하도추적 등으로 구성하였다. 강우-유출해석에 있어서는 200년 빈도 및 PMP에 의한 설계강우에 대한 KR