원전 구조물 및 기기의 내진설계를 위한 설계지진의 설정에는 결정론적 방법이나 확률론적 방법이 사용되어 왔다. 최근에는 확률론적 지진재해도 분석이 일반화 되면서 확률론적으로 설계지진 및 평가용 지진의 설정 방법이 합리적인 방법으로서 인식되어 많이 사용되고 있다. 우리나라의 경우 원전부지에 대한 확률론적 지진재해도 분석이 확률론적 지진위험도 평가의 일환으로 대부분 완료되어 있다. 본 연구에서는 확률론적 지진재해도의 재분해를 통하여 확률론적 시나리오 지진을 산정할 수 있는 기법을 확립하고 국내 원전 부지에 대한 확률론적 지진재해도 분석 결과를 이용하여 계산 예를 수행하였다. 이 기법을 사용하면 내진설계 및 내진안전성 평가에 활용할 수 있는 확률론적 시나리오 지진을 설정할 수 있어 매우 유용한 것으로 판단되며 합리적인 시나리오 지진의 산정을 위해서는 합리적인 지진구역도 및 감쇄식의 개발이 필요하다.

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

기후변화에 따른 도시하천의 건천화 현상은 앞으로 더욱더 심각해질 것으로 예상되고 있다. 따라서 본 연구에서는 건천화의 적응전략으로서 하수처리수 재이용을 선정하였고 어느 지영기 우선적으로 선정되어야 하는가를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 평가기준은 수문학적인 요소뿐만 아니라 인문·사회적인 요소도 포함하였다. 평가치와 가중치의 불확실성을 고려하기 위해 퍼지 이론을 사용하여서 기후변화로 인해 변화된 평가치와 평가기준에 대한 가중치의 불확실성을 완화하고자 하였다. Fuzzy TOPSIS 방법을 이용하여 각 대안을 평가하였다. 또한 로버스트한 의사결정을 위해서 통계적인 기법과 maximin, maximax, Hurwicz, equal likelihood criterion 방법을 사용하였다. 그 결과 Fuzzy TOPSIS를 통한 대안의 순위 선정과 로버스트 의사결정기법을 통해 불확실성과 순위의 애매모호함을 완화시켰다. 본 연구에서 제시한 방법은 하수처리수 재이용의 위치선정 뿐만 아니라 다양한 기후변화 시나리오를 고려한 수자원 사업의 우선순위를 결정하는데 사용될 수 있다.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

The personal exposures of nitrogen dioxide(NO2), microenvironmental levels and daily time activity patterns on Seoul subway station workers were measured from February 10 to March 12, 1999. Personal NO2 exposure for 24 hours were 29.40±9.75 ppb. NO2 level of occupational environment were 27.87±7.15 ppb in office, 33.60±8.64 ppb in platform and 50.13±13.04 ppb in outdoor. Personal exposure time of subway station workers was constituted as survey results with 7.94±3.00 hours in office, 2.82±1.63 hours in platform and 1 hours in outdoor. With above results, personal NO2 exposure distributions on subway station workers in Seoul were estimated with Monte Carlo simulation which uses statistical probabilistic theory on various exposure scenario testing. Some of distributions which did not have any formal patterns were assumed as custom distribution type. Estimated personal occupational NO2 exposure using time weighted average (TWA) model was 31.29±5.57 ppb, which were under Annual Ambient Standard (50 ppb) of Korea. Though arithmetic means of measured personal NO2 exposure was lower than that of occupational NO2 exposure estimated by TWA model, considering probability distribution type simulated, probability distribution of measured personal NO2 exposures for 24 hours was over ambient standard with 3.23%, which was higher than those of occupational exposure (0.02%). Further research is needed for reducing these 24 hour NO2 personal excess exposures besides occupational exposure on subway station workers in Seoul.