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 연구에서는 기존의 수위만을 고려하여 작성된 수위-유량관계곡선식을 개선하기 위하여 경심, 하상경사, 수심 등 비교적 쉽게 취득할 수 있는 하천의 수리특성인자를 활용하여 유량을 산정할 수 있는 방법을 제안하였다. 알버타대학에서 제공된 보고서 내용 중 수리실험실 및 자연하천의 수리자료를 활용하여 평균유속 공식인 Manning식과 Chezy식으로부터 하천의 수리학적 특성이 반영된 조도계수 n값과 C값을 산정하고 이를 토대로 유량을 산정하였다. 제안된 유량산