• KDI Journal of Economic Policy
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• v.9 no.1
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• pp.69-81
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• 1987

본고(本稿)는 기업(企業)이 당면(當面)하고 있는 시장수요(市場需要)의 변화(變化)에 따른 불확실성(不確實性)이 기업규모결정(企業規模決定)에 미치는 영향을 구명(究明)하고자 하였으며, 불확실성(不確實性)이 시장가격(市場價格)의 변화로 나타나는 변화과정(變化過程)을 확률과정(確率過程)으로 가정(假定)하여 모형정립(模型定立)을 하였다. 실증분석(實證分析)에 있어서는 1980년도(年度) 한국표준산업분류상(韓國標準産業分類上) 5digit를 기준(基準)으로 섬유산업(纖維産業)을 사례(事例)로 하여 총(總)35개(個)를 추출(抽出)하여 횡단면분석(橫斷面分析)을 시도(試圖)하였으며, 요인분석(要因分析)을 사용(使用)하여 불가측변수(不可測變數)인 불확실성(不確實性)을 가측변수화(可測變數化)하였다. 섬유산업(纖維産業)은 상품(商品)디자인의 변화로 인한 시장수요(市場需要)의 불확실성(不確實性)이 높은 것이 특징이다. 실증분석(實證分析) 결과(結果)는 섬유산업내(纖維産業內) 기업(企業)들이 불확실성하(不確實性下)에 비례하여 보다 노동집약적(勞動集約的)임을 보이고 있는바, 이는 시장수요(市場需要)에 대한 불확실성(不確實性)이 높을수록 기업(企業)의 적정규모(適正規模)가 작다는 것을 나타낸다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.742-747
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• 2004

최근 들어 지구온난화에 따른 이상기후 및 집중호우 빈발 그리고 급격한 도시화와 산업화는 예측하기 어려운 수문현상의 변화를 유발시키고 있다. 이에 따른 유출양상의 변화는 수문분석에 의한 기존의 설계기준에도 변화를 요구하고 있다. 즉, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기보다는 수문량의 변화를 통계학적으로 반영한 수 있도록 불확실성 분석이 필요하게 되었다. 따라서 설계홍수량에 따른 범람면적별 홍수피해액을 산정할 때 설계홍수량에 대한 불확실성 분석을 수행함으로써 안전율을 고려 할 범람과 홍수피해액을 추정할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 Bayesian에 의해 불확실성을 고려한 빈도별 설계홍수량을 산정하였으며, HEC-GeoRAS와 HEC-RAS 및 ArcView GIS 3.2a를 이용해 홍수범람면적을 수치지형도에 도시하고, 범람면적별 홍수피해액을 산정하였다. 또한, 불확실성을 고려하지 않은 경우에 대해서는 L-모멘트법을 이용해 설계홍수량을 구하고 홍수범람면적파 홍수피해액을 산정하였다. 불확실성의 고려 여부에 따른 설계홍수량과 예상 홍수피해액을 비교${\cdot}$분석한 결과 불확실성을 고려한 경우가 불확실성을 고려하지 않은 경우에 비해 설계홍수량은 $7\~33\%$, 예상 홍수피해액은 $1\~4\%$정도 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-37
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• 2016

기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1079-1089
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• 2018

The majority of existing studies for quantifying uncertainties in climate change impact assessments suggest only the uncertainties of each stage, and not the total uncertainty and its propagation in the whole procedure. Therefore, this study has proposed a new method, the Uncertainty Delta Method (UDM), which can quantify uncertainties using the variances of projections (as the UDM is derived from the first-order Taylor series expansion), to allow for a comprehensive quantification of uncertainty at each stage and also to provide the levels of uncertainty propagation, as follows: total uncertainty, the level of uncertainty increase at each stage, and the percentage of uncertainty at each stage. For quantifying uncertainties at each stage as well as the total uncertainty, all the stages - two emission scenarios (ES), three Global Climate Models (GCMs), two downscaling techniques, and two hydrological models - of the climate change assessment for water resources are conducted. The total uncertainty took 5.45, and the ESs had the largest uncertainty (4.45). Additionally, uncertainties are propagated stage by stage because of their gradual increase: 5.45 in total uncertainty consisted of 4.45 in emission scenarios, 0.45 in climate models, 0.27 in downscaling techniques, and 0.28 in hydrological models. These results indicate the projection of future water resources can be very different depending on which emission scenarios are selected. Moreover, using Fractional Uncertainty Method (FUM) by Hawkins and Sutton (2009), the major uncertainty contributor (emission scenario: FUM uncertainty 0.52) matched with the results of UDM. Therefore, the UDM proposed by this study can support comprehension and appropriate analysis of the uncertainty surrounding the climate change impact assessment, and make possible a better understanding of the water resources projection for future climate change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.365-365
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• 2012

이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.204-204
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• 2018

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더 기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM), Uncertainty Delta Method (UMD), Modified-Narrow Uncertainty Method (M-NUM)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

• 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 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 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.

• 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.