Bellows expansion joints enhance the displacement performance of piping systems owing to their unique geometrical features. However, structural uncertainties such as wall thinning in convolutions, a byproduct of the manufacturing process, can impair their structural integrity. This study addresses such issues by conducting a global sensitivity analysis to assess the impact of these uncertainties on the performance of bellows expansion joints under monotonic loading. Global sensitivity analysis, which examines main and nth order interaction effects, is computationally expensive. To mitigate this, we employed a surrogate model-based approach using an artificial neural network. This model demonstrated robust prediction capabilities, as evidenced by metrics such as the coefficient of determination. The sensitivity indices of the main effect for the 2-ply and 3-ply bellows at the sixth convolution were 0.3340 and 0.3233, respectively. The sensitivity index of the sixth convolution was larger than that of other convolutions because the maximum deformation of the bellows expansion joint under monotonic bending load occurs around it. Interestingly, the sensitivity index for the interaction effect was negligible (0.01%) compared to the main effect, suggesting minimal activity between uncertainty factors across convolutions. Notably, bellows expansion joints under repetitive loading exhibit more complex behaviors, with the initial leakage typically occurring at the convolution. Therefore, future studies should focus on the structural uncertainties of bellows expansion joints under cyclic loading and employ a surrogate model for comprehensive global sensitivity analysis.

배전기 캐비닛은 발전소와 같은 플랜트 시설에서 전자기기 혹은 시스템 컨트롤러 등을 보관하는 역할을 한다. 전기 캐비닛이 지진과 같은 외부하중에 의해 손상될 경우 시스템 장애 혹은 운영 중단이 발생할 수 있다. 안정적이고 지속가능한 에너지 공급을 위해 외부 하중에 의한 전기 캐비닛의 안전성 평가는 매우 중요하다. 전기 캐비닛은 주로 콘크리트 슬래브에 앵커 로 지지되기 때문에 앵커의 지지력 상실로 인해 전기 캐비닛이 손상될 수 있다. 콘크리트 재료는 다양한 불확실성이 존재하며 변동성이 다른 재료에 비해 큰 편이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 전기 캐비닛-앵커 시스템의 유한요소 모델을 이용하여 콘크리트 재료의 불확실성을 고려한 지진 취약도 평가를 수행하였다. 30개의 콘크리트 재료 모델을 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 이용하여 샘플링하였으며 울진 지역의 등재해도 스펙트럼을 만족하는 인공지진을 적용하여 시간이력 해석을 수행하였다. 앵커의 응력과 캐비닛 최상단의 변위를 한계상태로 정의하였다. 지진 취약도 분석 결과 0.2g를 초과할 때 앵커의 응력 및 캐비닛 최상단 변위가 정해진 한계상태를 초과하는 것으로 나타났으며 대부분 0.5g에서 파괴되는 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 지진의 불확실성과 재료의 불확실성을 동시에 고려하여 지진 취약도 평가를 수행하고자 한다.

중·저준위방사성폐기물 표층처분시설 인간침입시나리오의 ‘평가/해석에 대한 불확실성’의 관리를 위해 GENII를 이용 한 평가결과를 오염토양에 대한 방사선영향평가를 위해 개발된 RESRAD를 이용하여 검증하였다. 중저준위방사성폐기물 표 층처분시설의 인간침입시나리오로 시추후거주시나리오를 선정하여 각 코드의 현상 모사에서 발생하는 한계점을 파악하고 동일한 입력데이터 조건에서 두 코드의 평가결과를 비교분석함으로써 모델링의 불확실성을 분석하였다. 평가결과 각 코드 에서 일부 핵종의 거동모사에 대한 차이는 있었으나 폐쇄후관리기간 이후 선량평가 결과 모든 피폭경로에 대한 경향이 유사 함을 확인하였다. 또한 RESRAD에서 확인한 선량평가 결과를 바탕으로 입력인자에 대한 민감도 분석을 수행하고 주요입력 인자를 도출하였다. 이를 통해 모델링 결과 및 입력인자에 대한 불확실성을 분석하고 안전성평가 결과에 대한 신뢰성을 확 인하였다. 본 연구의 결과는 중저준위방사성폐기물 처분시설의 Safety Case 구축에 활용될 수 있다.

본 논문은 경제정책에 대한 불확실성이 미국 국채 수요에 미치는 영향을 투자자들의 유형에 따라 분석한다. 본 연구를 통해 새로이 드러난 주요 결과는, 정책불확실성이 미국 국채 수요를 설명하는 결정적인 변수들 중 하나라 는 사실이다. 구체적인 결과는 다음과 같다: 첫째, 정책불확실성 상승에 대응해 투자자들은 미국 국채 수요를 늘 리는 경향이 있다. 둘째, 정책불확실성의 이러한 영향은 정부퇴직연금, 연기금, 보험회사, 투자신탁 등 장기 투자 행위를 하는 기관투자자들에게서 통계적으로 더욱 유의하게 나타난다. 셋째, 이들 투자자들은 동일한 크기의 정 책불확실성 변화에 대해 이미 정책불확실성이 상당히 높은 국면에서는 낮은 국면에서 보다 대략 1.3-3.5배 더 크게 반응한다. 이상의 결과들은 모두 여타 주요변수들을 통제한 후에도 일관되게 관찰된다. 이는 정부 정책 등 의 외부 환경 변화에서 비롯된 불확실성을 회피하려는 투자자 성향이 이미 높은 불확실성 국면 하에 있을수록, 그리고 장기투자자들일수록 더욱 커짐을 의미한다.

구조물의 붕괴성능을 정확하게 평가하기 위해서는 구조물과 관련된 구조부재 및 지반운동의 불확실성을 고려한 확률적 접근방식이 요구된다. 불확실성의 종류에 상관없이 불확실성은 구조물의 응답에 영향을 미치게 되는데, 구조물의 성능목표를 설정함에 있어 이러한 불확실성 전파를 예측할 필요가 있다. 최근 들어, 구조물의 붕괴성능을 평가하는 방법으로 사용되고 있는 증분동적해석은 지반운동과 관련된 임의적 불확실성을 해석과정에서 고려할 수 있다는 장점이 있으나, 확률론적 평가를 위한 또 다른 중요 요인인 인식론적 불확실성을 직접적으로 평가할 수 없다는 제한사항이 있다. 본 연구에서는 철골모멘트골조를 표본 건물로 선정하여 인식론적 불확실 요인으로 정의한 구조물의 고유감쇠, 지진중량, 구조부재의 항복강도 및 탄성계수가 구조물의 붕괴성능에 미치는 영향을 확률적으로 평가하였다. 이를 위하여 라틴 방격 추출법을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 증분동적해석을 수행하여 구조시스템 붕괴성능의 변동성을 정량적으로 예측하였다. 해석결과, 붕괴성능의 변동성에 인식론적 불확실성을 대표하는 변수 중에서 구조물 고유감쇠의 영향이 가장 두드러지는 것으로 나타났다.

지화학 자료는 환경 관리를 위한 중요한 환경 변수중 하나로 인식되어 왔다. 지화학 자료는 보통 공간적으로 산재되어 수집되기 때문에, 샘플링 되지 않은 지점에서의 속성값 예측과 더불어 부가적인 분석을 위해 예측에 수반되는 불확실성을 추정할 필요가 있다. 이 논문은 지시자 지구통계학이 지화학 자료의 공간적인 분포값의 제시뿐만 아니라 의사결정을 보조할 수 있는 정보를 제공하기 위해 유용하게 사용될 수 있는지를 예시하고자 한다. 카드뮴 자료의 추정사례 연구를 통해 확률론적 불확실성 모델링, 위험성 분석 등 지구통계학적 분석의 틀을 제시하였다. 지시자 크리깅을 통해 조건부 누적 분포 함수를 모델링한 후에, 기대값 추정치와 조건부 분산을 카드뮴의 추정값과 정량적 불확실성 추정을 위해 각각 계산하였다. 그리고 확률 임계치와 속성 임계치의 적용을 통해 오염/비오염 지역을 구분하였다. 또한 조건부 분산과 속성값과 임계치값의 차이를 모두 설명할 수 있는 변동 계수를 통해 추가적인 샘플링 지점을 추출하였다. 이 연구에서 적용한 지시자 지구통계학적 분석 틀은 불확실성을 고려한 의사 결정과 관련하여 지화학 자료를 포함한 환경 변수의 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 인공위성 및 재분석 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16의 실제증발산량 산출물을 활용하여 한국수자원조사기술원(Korea Institute of Hydrological Survey, KIHS)에서 관리하고 있는 청미천(cheongmicheon farmland site, CFK)과 설마천(seolmacheon site, SMK) flux tower에서 검증하였고, Triple collocation (TC) 방 법을 활용하여 자료간의 불확실성 및 상관성분석을 수행하였다. 플럭스타워와의 검증 결과에서는 전반적으로 GLEAM>GLDAS>MOD16순으로 좋은 결과를 나타내었으며, 세가지 산출물의 조합(S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16)을 통한 TC 결과에서는 청미천(설마천)에서 GLEAM>GLDAS>MOD16>flux tower (GLDAS>GLEAM>MOD16>flux tower)순으로 좋은 결과를 나타내었다. TC 분석 결과에서 Flux tower의 error variance와 correlation coefficient가 상대적으로 좋은 결과를 나타내지 못하였으므로, 한반도 지역에서 인공위성과 재분석 자료(GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16)만을 활용하여 TC를 적용하였다. 그 결과, GLDAS 와 GLEAM이 한반도 영역에서 낮은 error variance 와 높은 correlation coefficient를 나타낸 반면, MOD16의 경우, 농지에서 낮은 correlation coefficient과 높은 error variance를 나타내었다.

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.

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 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.

수위-유량 관계곡선(rating curve)은 수위표에서 관측된 수위 및 유량을 이용하여 만들어진 회귀분석식을 의미하며, 하천의 수위를 유량으로 환 산하는 방법으로 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 수위-유량 관계곡선식에서 저수위와 고수위와 분리 및 매개변수 추정에 있어 불확실성을 고려 한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 수위-유량 관계곡선식에서 매개변수 추정 및 저·고수위 분리시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 Bayesian 기법을 도입하였으며, 수위-유량 관계곡선식의 매개변수의 추정과 더불어 불확실성을 정량화 하는데 목적을 두었다. 이 와 더불어 Bayesian 모형 기반 Multi-Segmented 수위-유량 관계곡선(Bayesian M-S)을 활용하여 저·고수위를 분리할 수 있는 새로운 수위-유량 관계곡선을 개발하고 기존 수위-유량 관계곡선과 비교·분석을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 Bayesian M-S 기법이 기존 수위-유량 관계 곡선식 보다 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 수위-유량 관계곡선식의 신뢰구간을 제시하는데 유리한 것을 확인할 수 있었다.

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 공간정보 및 컴퓨터기술의 발달과 함께 시공간적인 토양침식의 프로세스를 구현할 수 있는 다양한 물리적 기반의 모델이 개발되고 있다. 비록 물리적 기반의 토양침식모델이 다양한 지점에서 다양한 형태로 발생하고 있는 침식, 이송 및 퇴적에 관한 일련의 정보를 제공하지만, 파라메타, 모델의 구조 및 관측 자료의 불확실성 등으로 인하여 모델을 예측 혹은 특정 목적을 위하여 활용하는 경우에는 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 유역기반의 토양침식모델(CSEM)의 최적 파라메타의 추정 및 그 불확실성을 평가하기 위하여 자료동화기법 중의 하나인 파티클 필터를 적용하였다. 파티클 필터를 CSEM과 연계한 모형(CSEM-PF)은 비선형 시스템의 특성을 갖는 물리적 기반 모형인 CSEM의 파라메타를 추정하기 위하여 매 시간의 관측 유량 및 관측 유사량을 활용하여 각각의 가중치를 계산하고, 이를 바탕으로 필터링을 수행하여 유출량 및 유사량과 관련된 다양한 파라메타를 추정하였다. 또한 이를 통하여 각 파라메타에 대한 불확실성 뿐만 아니라, 시변성을 갖는 파라메타에 대한 특성을 고려할 수 있음을 확인하였다. CSEM-PF를 용담댐의 소유역을 대상으로 과거의 기록적인 3개의 태풍에 의하여 발생한 사상에 적용하여, 각 사상에 대한 최적의 파라메타를 추정하고, 그에 대한 불확실성 분석을 수행하였다.

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.

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.

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.