기존의 저수지 운영 연구들은 미래의 기후가 과거와 유사하다는 정상성의 가정을 전제로 하였다. 하지만 기후의 비정상성으로 인해 불확실성이 더욱 커질 경우에는 큰 불확실성에서도 안정된 최적해를 찾을 수 있는 로버스트 최적화 과정(Robust Optimization, 이하 RO)이 필요하다고 알려져 있다. RO는 입력자료의 비정상성으로 인해 야기되는 불확실성을 제어하는 로버스트 항을 목적함수에 추가하여 기존의 최적화 방법을 개선한다. 본 연구는 기후변화의 비정상성을 대비하는 저수지 운영규칙 산정을 위해 추계학적동적계획법(Stochastic Dynamic Programing, 이하 SDP)과 RO를 결합하는 Robust-SDP를 제안하였고, 이를 최근 4년간 가뭄을 겪었던 보령댐에 적용하였다. 즉, 비정상성이 반영된 미래 유입량 자료를 생성하고 이를 6가지의 평가지표와 2가지의 의사결정 지원그림을 사용하여 과거 유입량 자료로부터 산출된 저수지 운영규칙의 수행능력을 평가하 였다. 그 결과, Robust-SDP가 기후의 비정상성 하에서 극단적인 물 부족 사건의 발생률과 물 부족 사건의 실패의 크기를 감소시켰지만, 작은 크기의 물 부족 발생률은 증가하는 상충관계(trade-off)를 가져옴을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 의사결정자가 우선시하는 평가지표의 결과에 따라 최적화 모형을 선택할 수 있음을 제안하였다.

기존의 수문학적 빈도분석기법은 극치수문자료가 IID(independent and identically-distributed) 조건을 갖는 독립사상이라고 가정하고 최적 확률분포형을 이용하여 재현기간에 대응하는 확률수문량을 산정하게 되는데 이를 극한치 이론(Extreme Value Theory, EVT)이라고 한다. 정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어져 왔다. 본 연구에서는 장기간의 자료를 보유하고 있는 강릉, 서울, 인천, 대구, 광주, 부산 관측소의 24시간 연 극한치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였으며 각 관측소별 강우자료를 1990년을 기준으로 이전과 이후의 강우자료로 나누어 최근 발생하고 있는 강우의 변화를 분석 하였다. 또한 기후변화를 고려하여 시간 자료를 분해하여 미래 100년의 강우를 모의하여 과거 관측 자료와 비교하였다. 또한 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.