본 연구는 인접하게 식재된 서어나무, 갈참나무, 졸참나무, 스트로브잣나무 조림지를 대상으로 2023년 3월부터 2024년 3월까지 낙엽·낙지 부위별 탄소 유입량을 1개월 단위로 조사하였다. 월별 낙엽·낙지에 의한 탄소 유입량의 경우 잎은 모든 수종에서 10월~11월 가장 높았으나 수종 간 최대 유입시기가 다르게 나타났다. 생식기관의 경우 스트로브잣나무는 6월 수꽃(웅화수, male flowers)에 의해, 졸참나무와 갈참나무는 4월과 5월 꽃뿐만 아니라 8월과 9월 도토리 등 종자에 의한 탄소 유입량이 높게 나타났다. 기타 물질에 의한 탄소 유입량은 11월 서어나무와 스트로브잣나무 조림지에서 높게 나타났으며 가지의 경우 불규칙한 월 변동을 보여 월별, 수종별 상호작용 모두 유의성이 없었다(P>0.05). 본 연구에 따르면 낙엽·낙지에 의한 부위별 탄소 유입량은 월별 또는 조림지 간 유의적인 차이(P<0.05)를 나타냈음에도 불구하고 연간 총 탄소 유입량은 조림지 간 유의적인 차이가 없었다(P>0.05).

겨울철 벤로형 유리온실(W59×L68×H5.9m) 보온스크린 높이의 차이에 따른 실내온도 변화를 파악하기 위하여 00시부터 04시까지 30분 간격으로 열유동해석을 하였다. 초기에는 상대적으로 난방 외부접촉면적이 큰 보온스크린 설치높이 5.9m에서 보온스크린 설치높이 4.1m에 비해 온도감소가 빨라 낮은 온도를 나타냈으나 해석 2시간 이후부터는 상대적으로 온도감소가 느렸고 04시에는 0.6°C 높았다. 그러나 해석시작 1시간 후 실내온도가 약 13°C까지 내려가고, 그 이전에 난방기가 작동해야 된다고 볼 때, 해석 2시간 동안 온도감소가 상대적으로 느렸던 보온스크린 설치높이 4.1m에서 5.1m에 비해 난방에너지 절감에 유리할 것으로 판단되었다. 토마토가 자라는 지면 2m 높이에서의 유동은 보온스크린 설치높이 5.9m에서 4.1m에 비해 상대적으로 넓고 빨랐으며 유동해석 1시간 후인 01시의 평균차이는 0.034m·s-1였다. 여름철 차광스크린 설치높이를 5.7m와 3.9m로 달리하되 70%닫힘 조건에서 12시부터 13시까지는 온실하부덕트 외부 공기유입량 0.67m3·s-1 상태 그 후부터는 외부 유입공기를 3배로 증가하여 냉방효과를 비교하였다. 초기 12시부터 13시까지는 차광스크린 70%닫힘 상태에서 무차광에 비해 오히려 평균 약 0.9°C 높았지만 외부공기유입량이 증가하는 13시 이후 부터는 차광스크린 70%닫힘 조건에서 온도가 감소하였고 14시 30분에는 무차광에 비해 0.5°C 낮았다. 차광스크린 70% 닫힘 조건에서 바닥면의 온도분포는 스크린 설치높이와 개방 정도에 비례하여 낮았으며 무차광에 비해 8°C이상 낮았다. 온실 내 상대습도는 차광스크린을 30% 개방하는 조건에서는 차광스크린의 높이나 개방정도에 따른 차이가 미미하였다.

It is known that air pollutants such as fine dust and exhaust gas from vehicles are harmful to human health. In particular, the black carbon emitted by vehicles is known to cause a large number of premature deaths. This study analyzed the effect of a noise barrier on the inflow amount of black carbon from a nearby high traffic road to a school area, using numerical analysis performed at two elementary schools. Also, the correlation between the noise barrier’s shape, height and the inflow amount of black carbon was assessed. As a result, it was found that the higher the noise barrier, the lower the inflow amount of black carbon observed at the school A. However, the inflow amount of black carbon at school B was not greatly influenced by the height of the noise barrier. The inflow amount of black carbon at the schools could be changed not only by the height of the noise barrier, but also by the shape, height and position of the noise barrier and the school building.

동해안 석호 생태계에서 식물플랑크톤 군집은 시공간적인 수체의 환경요인의 변화에 매우 빠르게 반응하여 변한다. 경호교에 설치한 보의 철거로 해수의 유통이 되기 전과 후인 1998년도와 2012년도의 식물플랑크톤 군집의 변화를 밝히기 위하여 두 해의 4월부터 11월까지 일주일 간격으로 수체 환경요인과 식물플랑크톤 군집을 조사 비교하였다. 1998년과 2012년도의 4월부터 11월까지 출현한 식물플랑크톤은 각각 99종과 80종이었고, 공통적으로 출현한 식물 플랑크톤은 40종이었으며 1998년과 2012년도 식물플랑크톤 군집의 유사도 지수는 0.465로 수체환경요인의 변화로 식물플랑크톤 군집이 크게 변한 것을 알 수 있었다. 1998년도와 2012년도의 수질은 통계적으로 유의한 차이를 나타내었는데, 특히 2012년도는 1998년도 보다 염분도가 증가해 해수성 수질로 바뀌었고 1998년도에 비해 pH는 다소 낮아졌고, 투명도는 증가하였으며, SS, NO3-N- 그리고 N/P비는 낮았다. 그러나 2012년도에도 갈수기인 4월과 5월에는 상대적으로 염분도가 낮아지고 영양염류 함량이 증가해 SS와 Chl. a의 함량이 높아져 투명도가 낮은 경향을 나타내었다. 식물플랑크톤 군집을 구성하는 주요 종을 대상으로 ordination을 시행한 결과 1998년도 군집이 조사시기에 따라 보다 큰 변동을 한 반면 2012년도에는 상대적으로 안정적인 상태의 군집을 나타내었다. 그 이유는 2012년도에는 보의 철거로 인하여 해수의 유통량 증가와 전환속도의 증가로 인한 수체환경의 안정성이 증가하기 때문으로 판단된다. Gymnodium sp., Peridinium sp., Prorocentrum sp., Nitzschia longissima, Schroederia setigera, Lyngbya sp., Asterococcus limneticus, Asterococcus superbus 및 Cyclotella meneghiniana는 2012년도의 염분도가 높은 경포호의 수체에 잘 적응하는 종임을 확인할 수 있다. 또한 Asterrionella formosa, Nitzschia frustulum, Chlorella ellipsoidea, Scenedesmus bijuga 및 Scenedesmus ellipsoideus 상대적으로 염분도가 낮은 1998년도의 경포호의 수체에 잘 적응한 종들이라는 것을 확인할 수 있다. 1998년도와 2012년도의 염분도가 다른 수체를 구분하는 데 유용한 종은 Peridinium sp., Prorocentrum sp., Nitzschia longissima 및 Schroederia setigera의 4종으로 이들은 모두 2012년도에의 염분도가 높아진 경포호에서만 출현하는 종이었다. 경포호에서 식물플랑크톤 군집이 크게 상이하게 변하는 시기는 담수의 유입량이 적고 해수위가 낮아져 수체에 영양염류 함량이 높아지는 봄철과 홍수로 인하여 유역으로부터 유입되는 담수의 양이 증가하는 시기인 여름이라고 할 수 있다. 따라서 봄철에는 수체환경의 관리가 집중되어야 하고, 홍수기 에는 담수의 대량 유입에 따른 식물플랑크톤 군집의 변동에 유의하여야 한다.

Water resources planning and management are, more and more, becoming important issue for water use and flood control due to the population increase, urbanization, and climate change. In particular, the estimating and the forecasting inflow of dam is the most important hydrologic issue for flood control and reliable water supply. Therefore, this study forecasted monthly inflow of Soyang river dam using VARMA model and 3 machine learning models. The forecasting models were constructed using monthly inflow data in the period of 1974 to 2016 and then the inflows were forecasted at 12- and 24-month ahead lead times. As a result, the forecasted monthly inflows by the models mostly were less than the observed ones, but the peak time and the variation pattern were well forecasted. Especially, the VARMA model showed very good performance in the forecasting. Therefore, the result of this study indicates that the VARMA model can be used efficiently to forecast hydrologic data and also used to establish water supply and management plan.

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상 으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측 을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축 할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 ANFIS 기반의 유황별 댐 예측유입량 산정 기법(Flow regime-based ANFIS Dam Inflow Prediction, FADIP)을 개발하고, 이를 단 순 ANFIS 기반 댐 예측유입량 산정 기법(ANFIS Dam Inflow Prediction, ADIP)과 비교 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였으며, 입력자료로 댐 유입량, 강수량, 장기기상예보 자료를 사용하였다. 모델의 훈련 및 보정기간으로 충주댐 유역은 1987~2010년, 소양강댐 유역은 1984~2010년을 선정하였다. 검정기간은 두 유역 모두 2011~2016년을 활용하였다. 훈련 및 보정결과 FADIP 는 ADIP에 비해 평수기, 저수기에 훈련이 개선되는 것으로 나타났다. 검정결과 ADIP는 통계모델의 학습방법 특성상 일반적인 사상에 학습이 이루어져, 저수기에 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면 FADIP는 ADIP에 비해 전기간의 정확도가 향상되었으며, 특히 평수기와 저수기에 예측성이 우수하였다. 따라서 FADIP는 다목적댐 이수관리에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967~2017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수들을 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99억 m3/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐 유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자 료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측 유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYESESP) 는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량 과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.

가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무 엇보다 중요하다. 특히 생·공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에 서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저 수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수 량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

지 신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후 와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입 량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결 과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.

일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획 을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형 을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유 역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

우리나라는 기후변화로 인해 강우의 변동성이 커지며 강우관측시스템이 지역적으로 불균형하고 시험유역을 제외한 대부분의 저수지 상류 유역이 미계측유역인 관계로 강우량, 유출량, 증발량 및 신뢰성 있는 관측 유입량이 절대적으로 부족하다. 이로 인해 유역의 특성을 반영한 강우-유출 관계를 유도하는데 문제점이 초래되고 있으며, 댐 및 저수지의 계획 및 설계 운영에 필요한 유입량 예측이 어려운 실정이다. 본 연구는 미계측유역 유입량의 정량적ㆍ정성적 분석방안을 수립하기 위해서 기존에 개발된 모형 IHACRES 모형, Sacramento 모형 및 Tank 모형을 이용하여 저수지의 유입량을 산정하고 각 모형의 매개변수를 지역화 하고자 한다. 지역화를 위해서 대상유역의 지형특성인자인 유역면적, 유로연장, 유역평균표고, 유역평균경사 및 단일형상계수와 회귀 분석하여 지역화시키고, 지역화를 통하여 산정된 매개변수를 각 모형에 적용하여 대상유역의 유입량을 재산정하여 처음에 산정한 유입량 값과 비교하여 각 모형의 지역화 가능성을 비교하였다.

본 연구는 한반도의 8개 다목적댐을 대상으로 일 유량자료의 특성을 분석하였다. 자료의 Noise의 제거를 위해 3-Day 평균 평활화(Smoothing)를 적용하였으며, 댐유입량 자료에 대하여 Mann Kendall test와 Poisson Regression을 분석을 통하여 경향성 분석을 실시하였다. 일유량 자료의 Peak Flow 및 7-day Low Flow에서 추출되는 극치유량 발생시점, 유출변화, 지속기간 및 발생빈도 등 4가지 IHA 지표의 경향성(Trend) 및 유형화(Typology) 분석을 수행하였다. Peak Flow 분석결과, 6개 다목적댐의 첨두유량 발생빈도의 변화가 통계적으로 유의한 증가패턴으로 나타났다. 특히 섬진강댐 유역은 4가지 지표 모두에서 증가 경향이 분석되어 다른 댐유역보다 하천의 생태학적 스트레스가 가장 큰 것으로 나타났다. 일 최소유량에 대한 경향성 분석결과, 댐유입량에 대해서 섬진강댐에서는 증가경향이 나타났으며 안동댐과 충주댐에서는 통계적으로 유의한 감소패턴이 분석되었다. 댐유량 자료에 대한 유형화 분석 결과, 상위분위 및 하위분위에 관한 유형화 분석 결과 상위분위만 증가하는 경우는 7월∼8월, 9월∼10월 사이에 소양댐, 충주댐 등에서 간헐적으로 발생하였고, 상위분위 또는 하위분위만 감소하는 경향이 교차적으로 11∼12월, 1∼3월, 3∼5월, 5∼7월 사이에 발생하였다. 이외에도 섬진강댐(5월∼ 12월, 1월), 대청댐(1∼3월, 5∼7월)에서 하위분위만 증가경향을 보이는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 한강수계의 팔당댐 상류를 대상으로, 상류 댐들의 운영 및 하천수 사용이 하류구간의 유출에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. SWAT-K 유역모형을 적용하여, 2001~2009년에 대해 상류댐 운영 및 하천 취수량 적용 유무에 따른 조건별 모의결과를 분석한 결과, 소양강댐과 충주댐 등 다목적댐 운영에 따른 방류량이 갈수기와 홍수기의 하류구간 유출에 가장 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로 인해 갈수량이 팔당댐 지점에서 100.57m3/s, 북한강 종점 33.01m3/s, 양평수위표 지점 49.66m3/s만큼 증가하는 것으로 나타났다. 반면, 하천수 사용에 따른 영향은 북한강 지역은 거의 나타나지 않았으며, 남한강 지역도 양평수위표 지점에서 0.98m3/s의 갈수량 감소가 나타나 팔당댐 유입량에는 큰 영향이 없었다. 따라서, 장기간의 유출 및 유황분석에서는 횡성댐과 같이 규모가 작은 댐 운영이나 하천수 취수 영향은 제외시켜도 무방할 것으로 생각된다. 그러나 물이용이 집중되는 특정기간의 정교한 수문해석이나 취수량이 많은 하천구간을 대상으로 하는 유출 분석에서는, 취수량은 물론 유역내 물이동량에 대한 정보가 필수적으로 고려되어야 할 것이다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래 유입량 시나리오를 제시하였다. 분석 결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6～t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.