• Environmental and Resource Economics Review
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• v.26 no.3
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• pp.359-398
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• 2017

Uncertainty is central to energy and climate policy. A growing number of literature show that almost all components of energy and climate models are, to some extent, uncertain and that the effect of uncertainty on the model outputs, in turn policy recommendations, is significantly large. Most existing energy and climate-economy models developed and used in Korea, however, do not take uncertainty into account explicitly. Rather, many models conduct a deterministic analysis or do a simple (limited) sensitivity analysis. In order to help social planners to make more robust decisions (across various plausible situations) on energy and climate change issues, an uncertainty analysis should be conducted. As a first step, this paper reviews the theory of decision making under uncertainty and the method for addressing uncertainty of existing probabilistic energy and climate-economy models. In addition, the paper proposes a strategy to apply an uncertainty analysis to energy and climate-economy models used in Korea. Applying the uncertainty analysis techniques, this paper revises the FUND model and investigates the impacts of climate change in Korea.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.51 no.4
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• pp.57-66
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• 2009

수학적 모델은 수량과 수질의 예측을 위해 현장 조사의 대안으로 사용되어지며 이러한 모델의 사용과 실측에 불확실성이 존재하게 된다. 불확실성에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔으나 시나리오에 의한 모델링 과정에서 발생하는 불확실성에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 산림이 농경지와 목초지로의 변화에 따른 시나리오를 설계한 후 시나리오 적용에 따른 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 매개변수의 불확실성을 분석하고자 하였다. 몬테카를로 기법 (Monte Carlo simulation)을 이용하여 각 매개변수별 1,000개의 난수를 발생하였으며 앙상블 유량모의 기법을 이용하여 미국 Alabama주 카하바강 상류 (50,967ha)를 대상으로 각 난수별 100개의 유량을 통해 불확실성을 분석하였다. 분석 결과 산림지역이 농경지와 목초지로 변화 되었을 때 유출량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 임야가 목초지 보다 농경지로 변화되었을 때 유출량은 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 각 시나리오별 SWAT 매개변수의 불확실성은 AWC (Available water capacity), CN (Curve number), GWREVAP (groundwater re-evaporation coeffeicient), REVAPMN (minimum depth of water in shallow aquifer for re-evaporation to occur)순으로 크게 나타났으며, Ksat (Saturated hydraulic conductivity)와 ESCO(Soil evaporation compensation factor)는 유출량의 변화에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 토지피복별 산림 면적이 클 경우 불확실성이 크게 나타나 산림이 목초지와 농경지로 변함에 따라 불확실성은 감소하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.33-33
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• 2019

최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.169-173
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• 2008

본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.4 s.129
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• pp.385-395
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• 2002

A stochastic model using FOEA(First-Order Error-Analysis) and Monte Carlo Method is developed to predict water quality variation in a river. A sensitivity analysis using influential matrix is performed to determine the significant reaction coefficients. Also the BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) optimization method is applied to estimate the optimal values of the major reaction coefficients. The developed stochastic model is applied to the real study reach and the results are agreed well with those of deterministic analysis. The process for analyzing the uncertainties of the discharge, water quality and reaction coefficients of headwater and tributaries is included in the model to estimate the influence on the water quality variation at downstream. The extents of contribution of the uncertainties influencing on the total uncertainty can be evaluated from the results of the model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.29-29
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• 2011

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.1
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• pp.77-90
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• 2003

This paper explores the way and the extent to which drivers' route choice was influenced by uncertain information. In particular, this paper investigates the effect of qualitative information on route choice when drivers face a choice with different degrees of uncertain information. The SP survey was conducted and route choice legit models were estimated. We also applied Prospect Theory to the analysis of drivers' decision making under uncertain information. The main findings are firstly, drivers tend to prefer a route with information than(to) one without information. This indicated that providing charge information encouraged drivers to choose the routes for which information is provided in preference to those for which it is not provided. Secondly, drivers also prefer a route with a certain and precise information over one with uncertain and imprecise information. Thirdly, when the information is given as a range, the size of the range of the information influenced route choice slightly and as the range of the charge increases, the route becomes slightly less unattractive. Fourthly, when the information is given as a range, drivers' route choices are influenced more by the median value of the ranges than by the size of the overall ranges of the information. Application of Prospect Theory to the results explains the way drivers may be interpreting the choice situation and how they make a route choice in response to uncertain information. The results of this paper implicate that drivers' decision making under uncertainty seem to be very complicated and flexible, depending on the way drivers interpret the choice situation. Therefore, it is recommended to apply wider related theories to the analysis of the drivers' behaviour.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.3
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• pp.285-295
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• 2014

We applied the ISPSO-GLUE method, which integrates the Isolated-Speciation-based Particle Swarm Optimization (ISPSO) with the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method, to the uncertainty analysis of the Topography Model (TOPMODEL) and compared its performance with that of the GLUE method. When we performed the same number of model runs for the both methods, we were able to identify the point where the performance of ISPSO-GLUE exceeded that of GLUE, after which ISPSOGLUE kept improving its performance steadily while GLUE did not. When we compared the 95% uncertainty bounds of the two methods, their general shapes and trends were very similar, but those of ISPSO-GLUE enclosed about 5.4 times more observed values than those of GLUE did. What it means is that ISPSOGLUE requires much less number of parameter samples to generate better performing uncertainty bounds. When compared to ISPSO-GLUE, GLUE overestimated uncertainty in the recession limb following the maximum peak streamflow. For this recession period, GLUE requires to find more behavioral models to reduce the uncertainty. ISPSO-GLUE can be a promising alternative to GLUE because the uncertainty bounds of the method were quantitatively superior to those of GLUE and, especially, computationally expensive hydrologic models are expected to greatly take advantage of the feature.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.1
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• pp.35-43
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• 2023

Future runoff analysis is influenced by climate change scenarios and hydrologic model parameters, with uncertainties. In this study, the uncertainty of future runoff analysis according to the shared socioeconomic pathway (SSP) scenario and hydrologic model parameters was analyzed. Among the SSP scenarios, the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios were used, and the soil and water assessment tool (SWAT) model was used as the hydrologic model. For the parameters of the SWAT model, a total of 11 parameter were optimized to the observed runoff data using SWAT-CUP. Then, uncertainty analysis of future estimated runoff compared to the observed runoff was performed using jensen-shannon divergence (JS-D), which can calculate the difference in distribution. As a result, uncertainty of future runoff was analyzed to be larger in SSP5-8.5 than in SSP2-4.5, and larger in the far future (2061-2100) than in the near future (2021-2060). In this study, the uncertainty of future runoff using future climate data according to the parameters of the hydrologic model is as follows. Uncertainty was greatly analyzed when parameters used observed runoff data in years with low flow rates compared to average years. In addition, the uncertainty of future runoff estimation was analyzed to be greater for the parameters of the period in which the change in runoff compared to the average year was greater.