• Title/Summary/Keyword: 기후적합성

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Flood Frequency Analysis Considering Probability Distribution and Return Period under Non-stationary Condition (비정상성 확률분포 및 재현기간을 고려한 홍수빈도분석)

  • Lee, Sang-Ho;Kim, Sang Ug;Lee, Yeong Seob;Kim, Hyeong Bae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.610-610
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    • 2015
  • 수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

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Utility of Gridded Observations for Statistical Bias-Correction of Climate Model Outputs and its Hydrologic Implication over West Central Florida (기후 모델 결과의 통계적 오차 보정과 수문 모델링 적용을 위한 격자 단위 자료의 유용성 평가)

  • Hwang, Sye-Woon
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.54 no.5
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    • pp.91-102
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    • 2012
  • 강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.

Nonstationary Intensity-Duration-Frequency Curves under Climate Change (기후변화를 고려한 비정상성 I-D-F 곡선 작성)

  • Jeung, Se Jin;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.94-94
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    • 2015
  • 기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.

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Development of gap filling technique for statistical downscaling of cimate change scenario data (기후변화 시나리오 자료의 통계적 상세화를 위한 결측자료 보정 기법 개발)

  • Cho, Jaepil;Kim, Kwang-Hyung;Park, Jihoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.16-16
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    • 2019
  • 기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.

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Modeling Future Yield and Irrigation Demand of Rice Paddy in Korea (우리나라 미래의 논 벼 생산량과 관개요구량 모델링)

  • Nkomozepi, Temba;Chung, Sang-Ok
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.56 no.1
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    • pp.31-40
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    • 2014
  • 기후변화에 따른 기온상승과 강우패턴의 변화에 의한 농업의 취약성에 대한 연구는 주요 관심분야이다. 본 연구에서 기후변화가 한국의 2021~2040 (2030s), 2051~2070 (2060s) 및 2081~2100 (2090s)의 벼의 생산량과 관개요구량에 미치는 영향을 모의발생하여 분석 하였다. 세 가지 대표농도경로 (Representative Concentration Pathways: RCPs)에 대한 12개의 전지구 기후모형이 추정한 기후자료로부터 미래의 작물 물 요구량, 유효강우량, 관개요구량을 물수지 방법으로 계산하였다. Water Accounting Rice Model (WARM) 벼 작물모형을 보정하여 벼 생산량 추정에 이용하였다. 벼 생산량은 금세기 말에는 최대 40 %까지 감소하는 것으로 나타났다. 생산량은 특히 경남과 충남지방에서 크게 증가하는 것으로 나타났다. 생산량과 관개요구량의 시공간적인 불확실성을 분석한 바, 경북과 전남에서 2090s, RCP8.5때 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 미래에 일부 지역은 벼농사에 적합하지 않을 수도 있을 것으로 추정되었으며 기후변화 대응방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

A Dam Rehabilitation Assessment Using the Delphi-AHP Method for Climate Change Adaptation (Delphi-AHP기법을 이용한 기후변화 고려 댐 재개발 평가지표 산정)

  • Choi, Ji Hyeok;Kim, Jong Suk;Yoon, Tae Hyung;Moon, Young Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.170-170
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    • 2016
  • 기후변화로 인한 강우강도의 변화와 국지성 호우로 인한 유역의 수문량의 증가가 전망되고 있는 상황에서 댐 시설물의 고령화에 따른 댐 안전성 문제가 대두되고 있으며, 신규댐 건설보다는 기존 댐의 재개발의 필요성이 부각되고 있다. 기후변화로 인한 집중호우의 강도와 발생빈도의 증가, 태풍의 대형화 등으로 댐으로 유입되는 수문량의 변동폭이 커짐에 따라서 극심한 홍수 및 가뭄의 발생이 빈번하게 일어나고 있어 물관리 어려움이 가중되고 있으며 이에 대한 대비책 마련이 시급한 실정이다. 그러나 아직까지 국내에서는 기후변화에 대한 영향을 고려한 댐 재개발에 대한 연구는 미흡한 상태이며, 기후변화와 신규 수자원 개발사업의 정체, 댐 시설물의 노후화 등 제반여건을 고려할 때 기존 댐 시설물 재개발의 전면적 재검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기후변화의 영향과 댐 시설물의 고령화 등에 따른 복합적인 댐 안전성 문제 등에 대비하기 위하여 댐 재개발 평가항목을 개발하였으며, 국내외 사례 및 문헌조사, 그리고 전문가 자문을 통해 각 평가항목에 대한 타당성 및 적합성 검토를 실시하고, 각 세부지표에 대한 평가기준과 댐 관련 분야의 전문도를 고려한 상대적 중요도 평가방법을 제시하고자 한다.

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The Use and Abuse of Climate Scenarios in Agriculture (농업부문 기후시나리오 활용의 주의점)

  • Kim, Jin-Hee;Yun, Jin I.
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.18 no.3
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    • pp.170-178
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    • 2016
  • It is not clear how to apply the climate scenario to assess the impact of climate change in the agricultural sector. Even if you apply the same scenario, the result can vary depending on the temporal-spatial downscaling, the post-treatment to adjust the bias of a model, and the prediction model selection (used for an impact assessment). The end user, who uses the scenario climate data, should select climate factors, a spatial extend, and a temporal range appropriate for the objectives of an analysis. It is important to draw the impact assessment results with minimum uncertainty by evaluating the suitability of the data including the reproducibility of the past climate and calculating the optimum future climate change scenario. This study introduced data processing methods for reducing the uncertainties in the process of applying the future climate change scenario to users in the agricultural sector and tried to provide basic information for appropriately using the scenario data in accordance with the study objectives.

Prediction of spring precipitation in the Geum River basin using global climate indices and artificial neural network model (글로벌 기후지수와 인공신경망모형을 이용한 금강권역의 봄철 강수량 예측)

  • Chul-Gyum Kim;Jeongwoo Lee;Hyeonjun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.292-292
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    • 2023
  • 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

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A Study on Water Quality Prediction for Climate Change Using Watershed Model in Andong Dam Watershed (유역모형을 이용한 기후변화에 따른 안동댐 유역의 미래 수질 예측)

  • Noh, Hee-Jin;Kim, Young-Do;Kang, Boo-Sik;Yi, Hye-Suk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.945-945
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    • 2012
  • 본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

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Probability Theory-based Flood Vulnerability for Agricultural Reservoirs under Climate Change (기후변화 대응 농업용 저수지의 확률론 기반 홍수 취약성 산정)

  • Park, Jihoon;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.346-346
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    • 2017
  • 기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.

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