Due to recent heavy rain events, there are increasing demands for adapting infrastructure design, including drainage facilities in urban basins. Therefore, a clear definition of urban rainfall must be provided; however, currently, such a definition is unavailable. In this study, urban rainfall is defined as a rainfall event that has the potential to cause water-related disasters such as floods and landslides in urban areas. Moreover, based on design rainfall, these disasters are defined as those that causes excess design flooding due to certain rainfall events. These heavy rain scenarios require that the design of various urban rainfall facilities consider design rainfall in the target years of their life cycle, for disaster prevention. The average frequency of heavy rain in each region, inland and coastal areas, was analyzed through a frequency analysis of the highest annual rainfall in the past year. The potential change in future rainfall intensity changes the service level of the infrastructure related to hand-to-hand construction; therefore, the target year and design rainfall considering the climate change premium were presented. Finally, the change in dimensional safety according to the RCP8.5 climate change scenario was predicted.

본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금 강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN- Ⅲ), 피어슨-III 분포(P-Ⅲ), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거 리(AWD), 그리고 ZDIST 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.

본연구는치수구조물의규모를결정하는가장기초가되는분석과정인설계홍수량산정방법중실측홍수량을바탕으로 산정하는 홍수량 빈도해석방법과 설계강우법, 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법을 비교 분석하는데 그 목적이있다. 이를위하여기존의설계홍수량 산정방법인설계강우법과강우량을이용하여유출을모의하고최대유출량을 빈도해석하는 방법을 비교·분석하였다. 대상 유역은 상대적으로 강우량과 유출량 자료의 기록이 오래된 7개 유역(남강댐 유역, 소양강댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역, 섬진강댐 유역, 충주댐 유역, 합천댐 유역)을 선정하였다. 실측 유출량 빈도해석자료를참값으로가정하여분석한결과섬진강댐유역, 합천댐유역, 임하댐유역, 안동댐유역에서는본연구에서 제시한강우-유출해석후연최대첨두홍수량빈도해석방법이상대적으로홍수량빈도해석값에가까운결과를나타내었고, 남강댐유역, 소양강댐유역, 충주댐유역에서는기존의설계강우법이실측유출량빈도해석값에더가까운결과를나타냈 다. 이러한결과로볼때지금까지사용되어온설계강우법이최선의방법은아니며상대적으로유역면적이작은지역에서는 금회 연구에서 제안하는 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 좋은 결과를 나타냈다고 볼 수 있다.

본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를 이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본 연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량

본 연구에서는 지표홍수 빈도곡선을 개발하여 미계측 지점에서의 확률 홍수량을 추정해 보았다. 홍수빈도 분석은 한강유역의 9개 지점에 대하여 연최대치 홍수량 자료를 이용하여 분석하였다. 홍수빈도 곡선을 작성한 후 각 지점별 연평균홍수량( )을 결정하였고, 각 지점별 재현기간에 따른 연평균 홍수량에 대한 비를 산정 후 평균하였다. 그 결과 재현기간별로 다른 홍수량비가 산정되었다. 연평균 홍수량과 유역의 지형인자와의 상관 분석을 통해 다중선형 회귀식을 도출하였

빈도홍수량은 중ㆍ소 수공구조물의 설계에 중요한 지표로서 매우 중요하나, 자료의 부족과 설계 관습으로 인하여 홍수량을 직접해석하여 사용하지 못하고 있는 실정으로 설계호우-단위도법과 같은 간접적인 홍수량추정방법이 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수집가능한 일제시대부터 1999년까지 망라한 국내 첨두홍수량 자료를 수집하여 연 최대치 계열을 작성하고 지수홍수법에 의해서 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역홍수빈도분석을 위해서 사용된 분포는 WMO(1989)

The hydrological frequency of the flood in July 2000 at Seosi stream basin in Gurye and the bed scour of the stream channel were estimated to investigate the bed scour related with Jeongjang bridge collapse. The storm over the basin in July 2000, 303mm/day was 103year frequency rainfall and the equivalent flood was 2580cms. As the results of 100year and 30year flood application, flood level 30.78～31.38m and mean velocity 3.79～4.03m/s were appeared. And the purification project of Seosi stream increased the velocity of the section near to Jeongjang bridge by the improvement of conveyance at the downstream. The local scour at pier was the major factor of bed scour at Jeongjang bridge site and the total scour at pier No.6 was increased from 2.32m to 2.45m by the purification project.

동역학적 홍수빈도분석 모형은 미계측유역에서의 빈도분석을 위해 제안되었다. 본 연구에서는 이와 같은 동역학적 홍수빈도분석 모형을 평창강유역 내 총 6개 소유역에 적용하여 보았다. 보통 동역학적 홍수빈도분석 모형은 크게 강우 모형, 강우손실 모형, 그리고 유출 모형으로 이루어져 있으며 본 연구에서는 Rectangular Pulse 모형-SCS 유효유량 산정방법-지형 기후학적 순간단위도(GcIUH)방법으로 이루어진 동역학적 홍수빈도분석 모형을 이용하였다. 입

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해

지구 온난화는 산업혁명이후 이미 시작되었으며 최근에 와서 그 정도가 심해지고 있다. CO2와 같은 온실기체의 증가를 가장 큰 원인으로 하는 지구 온난화의 영향이 아직 정량적으로 밝혀지고 있지만 대기순환모형(General Circulation Model: GCM)을 이용한 연구에서 이러한 온실기체의 증가가 지구의 평균온도를 상승시킨다고 밝히고 있다. 지구 온난화는 전지구적 물의 순환에도 영향을 미쳐 지구 곳곳의 강수패턴에 변화를 가져오는데 근래에 자주 발

한강 인도교 지점의 1918년부터 1992년 간의 총 68년의 연최대 홍수량 계열 자료를 수집하여 지점빈도해석을 실시하였다. 3변수 대수정규분포, 제1형 극치분포, 제3형 극치분포 및 Pearson type-III분포에 의한 확률 홍수량의 값이 대체로 부합하는 결과를 보여주었으며, 100년 및 200년 빈도 홍수량의 값은 각각 35,500 m3/sec 및 39,000 m3/sec로 계산되었다. 또한 유역내에 설치되어 있는 각종 댐의 홍수조절효과를 고려하

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색