• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1094-1097
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• 2007

낙동강 유역의 가용한 최장기 수량 및 수질자료를 획득하여 자료의 적합성 및 QC과정을 통하여 분석 가능한 자료를 생산하고 자료의 분석에 적합한 통계기법을 선정 각 변수의 변동특성과 변동 상관성을 정밀 분석하였다. 본 연구에서는 낙동강 수질자료의 변동특성을 분석하고 수질개선 필요성을 파악하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 사용하여 수질변화의 경향성을 분석하였다. 낙동강 수계의 수질변화 특성을 분석하기 위하여 수온$(^{\circ}C)$, $DO(mg/{\ell}),\;BOD(mg/{\ell}),\;COD(mg/{\ell}),\;SS(mg/{\ell}),\;TN(mg/{\ell}),\;TP(mg/{\ell})$ 이상 7가지의 가용자료를 선택하였다. 수질자료는 환경부에서 운영하는 물 환경 정보 시스템의 수질측정망 자료인 월 단위 자료를 대상으로 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 분석에 사용된 자료 기간은 강우량자료와 유출량자료의 동기간인 1989년${\sim}$2000년까지이다. BOD의 변화를 살펴보면 전반적으로 감소하는 것을 알 수 있다. 가장 큰 감소 경향을 보인 지점은 금호강6 지점으로 $-39.1mg/{\ell}/20yr$로 나타났다. 증가지점으로는 안동과, 구미, 달성, 반변천 등이고 증가량은 약 $1.1mg/{\ell}{\sim}0.03mg/{\ell}/20yr$ 정도이다. COD의 변화를 살펴보면 대부분 지점에서 증가하는 것을 알 수 있다. 감소하는 지역은 고령과 현동, 대암, 금호강3${\sim}$6등이다. 특이사항은 금호강6의 감소분이 $-30.2mg/{\ell}$로 타 지점에 비해 상당히 크다는 것이다. DO의 경우는 증가지점과 감소지점의 수가 비슷하였고 주로 상류쪽이 감소하고 하류로 오면서 증가함을 알 수 있다. DO 또한 금호강6 지점이 가장 큰 폭으로 증가하고 있는 것을 볼 수 있다. pH는 함양위천과 덕천강1을 제외한 모든 지역이 증가 하였다. SS 또한 금호강5, 6, 거창 위천2를 제외한 모든 지역에서 증가하였다. SS항목도 금호강6 지점이 가장 큰 폭으로 감소하였다. 샘플지점(금호강6)의 BOD/COD/DO/pH/SS/TEMP/TN/TP 시계열을 통해 자료분석기간 동안 수처리시설 등의 확장으로 인한 금호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.1023-1034
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• 2008

The size and frequency of the natural disaster related to the severe storms are increased for recent decades in all over the globe. The damage from natural disasters such as typhoon, storm and local severe rainfall is very serious in Korea since they are concentrated on summer season. These phenomena will be more frequent in the future because of the impact of climate change related to increment of $CO_2$ concentration and the global warming. To reduce the damage from severe storms, a short-range precipitation forecasting model using a weather radar was developed. The study was conducted as following four tasks: conversion three-dimensional radar data to two-dimensional CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) efficiently, prediction of motion direction and velocity of a weather system, estimation of two-dimensional rainfall using operational calibration. Results demonstrated that two-dimensional estimation using weather radar is useful to analyze the spatial characteristics of local storms. If the precipitation forecasting system is linked to the flood prediction system, it should contribute the flood management and the mitigation of flood damages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.399-399
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• 2015

밭에서의 비점오염은 경사에 따른 토양유실과 높은 비료 시용량으로 부하가 상대적으로 높아 이에 대한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 4개의 강우 사상에 대하여 경사지 밭에서 유출되는 오염물질의 농도와 특성을 파악하여 밭에서의 비점오염 관리의 기초 자료로 제공하고자 한다. 본 연구의 조사 지구는 충청북도 청주시 상당구 미원면 옥화리에 위치한 경사지 밭으로 면적은 0.77 ha이며, 중앙에 위치한 배수로 말단에 삼각위어를 설치하여 4개의 강우사상에 대해 모니터링을 수행하였다. 연구결과 강우사상의 강우량은 17.0~33.6 mm의 범위로 나타났으며, 평균 강우강도는 1.0~4.8 mm/h로 나타났다. 유출률은 3.1~26.8 %로 나타났는데, 선행강우가 높은 강우사상에서 가장 높은 값을 보였다. 오염물질 유량가중평균농도(Event Mean Concentration; EMC)는 TN 5.6~13.1 mg/L(평균 10.8 mg/L), $NO_3-N$ 4.1~12.9 mg/L(평균 9.3 mg/L), TP 0.46~1.34 mg/L(평균 0.8 mg/L), $PO_4-P$ 0.3~0.8 mg/L(평균 0.5 mg/L), SS 1,099~6,547 mg/L(평균 3,438 mg/L) 및 COD 27.1~38.6 mg/L(평균 33.1 mg/L)의 범위를 보였다. TN과 TP의 유량가중평균농도 평균값은 강우시 농촌유역 유출수의 유량가중평균농도인 3.1, 0.3 mg/L보다 높게 나타나 밭으로부터의 유출수가 유역 유출수의 농도를 높이는 것으로 판단된다. 또한 TN 농도는 시비의 영향을 받고, TP 농도는 강우강도와 작물 부분 토양 피복도의 영향을 받는 것으로 나타났다. SS 농도는 평균 강우강도에 비례하는 것으로 나타났다. 강우에 따른 오염물질 농도변화를 보면 TN의 농도는 강우 초기에 높게 나타났으며, 유량이 증가함에 따라 감소하고, 유량이 감소하면서 다시 증가하는 경향을 보였다. TP, SS 및 COD의 농도는 유량이 증가함에 따라 증가하고, 유량이 감소하면서 다시 감소하는 경향을 보였다. 또한, SS의 경우 최대농도가 첨두유량 앞에서 나타나는 초기 세척현상(First flush)을 보였다. 향후 보다 많은 강우사상을 대상으로 밭 유출수의 농도 및 오염부하에 대한 추가적인 모니터링을 통해 오염물질의 유출특성을 파악해야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.556-556
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• 2015

금호강 유역은 낙동강 유역에 위치한 22개 중권역에서도 본류에 유입되는 하천 규모가 크기 때문에 본류에 큰 영향을 미친다. 이로 인해 금호강에서 유출되는 유량과 비점오염원 부하량에 대한 정확한 분석이 반드시 필요한 상황이다. 더욱이, 기후변화로 인해 태풍이나 국지성 호우의 발생이 빈번해지고, 그 규모 역시 과거에 비하여 상당히 크기 때문에 각 유역에 대한 정확한 수문 및 수질 조사가 요구되고 있다. 점오염원에 의한 부하량은 강우량과 관계없이 발생되지만 비점오염원에 의한 부하량은 강우에 따른 유출 현상 때문에 매년 변동이 심하다. 도시지역의 경우 불투수 면적이 증가하고 있으며 지표면에 흡착된 오염물질들이 지표면을 통과하지 못하고 우수와 함께 하천으로 유입된다. 또한 도시화 산업화로 인해 교통량이 증가하면서 도로에 떨어진 기름, 타이어 분진 등이 강우 시 하천으로 유입된다. 특히 금호C지역의 공업단지의 경우 강우 유출수에 고농도의 오염물질이 혼입되어 있으며, 지표면에 퇴적되는 오염물질의 양도 주거지역보다 훨씬 높으며 강우 시 유독한 수질오염물질이 일시에 다량으로 하천에 유입된다. 시가지는 차지하는 면적이 각 소유역당 $20km^2$이내로 크지 않지만 BOD, T-N, T-P 모든 항목에서 영향이 큰 것으로 나타났고, 산림은 가장 큰 면적을 차지하고 있지만 BOD를 제외한 항목에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 농경지의 경우 각 소유역당 $5{\sim}45km^2$의 면적을 차지하지만 전체적으로 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며 모두 T-N에 대한 영향이 큰 것으로 나타났다. 금호강 유역은 상류에서는 농경지의 비율이 높아 비료나 토양침식에 의한 비점오염에 의한 오염이 큰 것으로 나타났고, 하류에서는 영천시, 대구광역시가 위치하고 있어 생활하수와 공업용폐수 등에 의한 점오염과 불투수 지역이 많아 우수와 함께 하천으로 유입되는 비점오염원에 의한 오염 모두 큰 것으로 나타났다. 금호강유역의 효율적인 비점오염관리를 위해서는 금호강 유역 상류지역의 농업지역과 하류지역의 도시지역에서 필요한 비점오염 부하량 감소 방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.268-268
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• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.33-33
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• 2022

팔당댐 유역은 수도권 2600만 인구의 상수원으로, 수도권 전체 물 소비량의 90.2%에 달하는 물을 공급하고 있어 중요성이 상당히 크다. 하지만 기후변화로 한반도에 극한기후의 발생 빈도가 증가하면서 미래 수자원 관리가 더욱 어려워질 전망이다. 이에 본 연구에서는 모형 구축을 통해 기후변화가 팔당댐 유역의 수자원에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 본 연구는 저수량이 높은 다목적댐이자 상류에 위치하는 소양강댐, 충주댐의 유역의 유입량을 수문모형인 VIC model로 모의하였다. 댐의 존재에 따른 하류의 유량 교란을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 LSTM 예측 모형을 활용하였고 각 댐의 방류량을 예측하였다. 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대한 방류량 예측 모형의 NSE는 0.9407, 0.6449로 높은 예측성능을 보였다. 팔당댐 유입량 예측에도 LSTM이 활용되었고 소양강댐, 충주댐의 방류량과 두 유역을 제외한 잔여유역의 기상변수인 강우량, 온도, 풍속이 입력되었다. 팔당댐 유입량 예측 모형의 NSE는 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대해 각 0.9990, 0.7878로 유입량을 정확도 높게 예측하였다. 기후변화의 영향을 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP4.5의 상세화된 고해상도(1km) 미래 기상자료를 구축된 모형에 입력하여 미래의 팔당댐 유입량을 모의하였다. 모의 결과, 미래 기간에는 팔당댐 일 유입량의 변동성이 증가하면서 유황이 불안정해지고 극한에 해당하는 빈도 갈수량이 크게 감소하는 것으로 예측되었다. 따라서 극한기후로 인해 물 공급이 제한되는 재난 상황에 대비하여 물 공급에 대한 자립성을 높일 수 있는 새로운 물관리 정책이 필요할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.39 no.5
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• pp.321-327
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• 2006

In Korea, there is a growing competitive for water resources between industrial, domestic and agricultural consumer, and the environment as many other OECD countries. The demand on water use is also affecting aquatic ecosystems particularly where withdrawals are in excess of minimum environmental needs for rivers, lakes and wetland habits. OECD developed three indicators related to water use by the agriculture in above contexts : the first is a water use intensity indicator, which is expressed as the quantity or share of agricultural water use in total national water utilization; the second is a water stress indicator, which is expressed as the proportion of rivers (in length) subject to diversion or regulation for irrigation without reserving a minimum of limiting reference flow; and the third is a water use efficiency indicator designated as the technical and the economic efficiency. These indicators have different meanings in the aspect of water resource conservation and sustainable water use. So, it will be more significant that the indicators should reflect the intrinsic meanings of them. The problem is that the aspect of an overall water flow in the agro-ecosystem and recycling of water use not considered in the assessment of agricultural water use needed for calculation of these water use indicators. Namely, regional or meteorological characteristics and site-specific farming practices were not considered in the calculation of these indicators. In this paper, we tried to calculate water use indicators suggested in OECD and to modify some other indicators considering our situation because water use pattern and water cycling in Korea where paddy rice farming is dominant in the monsoon region are quite different from those of semi-arid regions. In the calculation of water use intensity, we excluded the amount of water restored through the ground from the total agricultural water use because a large amount of water supplied to the farm was discharged into the stream or the ground water. The resultant water use intensity was 22.9% in 2001. As for water stress indicator, Korea has not defined nor monitored reference levels of minimum flow rate for rivers subject to diversion of water for irrigation. So, we calculated the water stress indicator in a different way from OECD method. The water stress indicator was calculated using data on the degree of water storage in agricultural water reservoirs because 87% of water for irrigation was taken from the agricultural water reservoirs. Water use technical efficiency was calculated as the reverse of the ratio of irrigation water to a standard water requirement of the paddy rice. The efficiency in 2001 was better than in 1990 and 1998. As for the economic efficiency for water use, we think that there are a lot of things to be taken into considerations to make a useful indicator to reflect socio-economic values of agricultural products resulted from the water use. Conclusively, site-specific, regional or meteorogical characteristics as in Korea were not considered in the calculation of water use indicators by methods suggested in OECD(Volume 3, 2001). So, it is needed to develop a new indicators for the indicators to be more widely applicable in the world.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.833-842
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• 2013

The quantile mapping is utilized to reproduce reliable GCM(Global Climate Model) data by correct systematic biases included in the original data set. This scheme, in general, projects the Cumulative Distribution Function (CDF) of the underlying data set into the target CDF assuming that parameters of target distribution function is stationary. Therefore, the application of stationary quantile mapping for nonstationary long-term time series data of future precipitation scenario computed by GCM can show biased projection. In this research the Nonstationary Quantile Mapping (NSQM) scheme was suggested for bias correction of nonstationary long-term time series data. The proposed scheme uses the statistical parameters with nonstationary long-term trends. The Gamma distribution was assumed for the object and target probability distribution. As the climate change scenario, the 20C3M(baseline scenario) and SRES A2 scenario (projection scenario) of CGCM3.1/T63 model from CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis) were utilized. The precipitation data were collected from 10 rain gauge stations in the Han-river basin. In order to consider seasonal characteristics, the study was performed separately for the flood (June~October) and nonflood (November~May) seasons. The periods for baseline and projection scenario were set as 1973~2000 and 2011~2100, respectively. This study evaluated the performance of NSQM by experimenting various ways of setting parameters of target distribution. The projection scenarios were shown for 3 different periods of FF scenario (Foreseeable Future Scenario, 2011~2040 yr), MF scenario (Mid-term Future Scenario, 2041~2070 yr), LF scenario (Long-term Future Scenario, 2071~2100 yr). The trend test for the annual precipitation projection using NSQM shows 330.1 mm (25.2%), 564.5 mm (43.1%), and 634.3 mm (48.5%) increase for FF, MF, and LF scenarios, respectively. The application of stationary scheme shows overestimated projection for FF scenario and underestimated projection for LF scenario. This problem could be improved by applying nonstationary quantile mapping.