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.

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.

본 연구의 목적은 기존 수위-유량곡선식에 내재되어 있던 발산과 처리 불능문제를 해결하기 위한 새로운 형태의 관계식()을 제안하고 그러한 수위-유량곡선식 산정모형을 개발하였다. 발산 문제는 영유량 수위 매개변수 e를 찾고 추정된 식의 총오차 값을 최소화하는 동안 승수 매개변수 가 비정상적으로 커지는 것이다. 불능 문제는 e값이 계측 최소수위 이상의 값일 때 (h - e)값이 음수가 되어 로그값을 취하는 것이 불가능하다는 것이다. 이상의 두 가지 문제는 제