• 제목/요약/키워드: 수문과정

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다중감수 수문모형의 개발

  • 김현준;정성원;김승
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1993년도 수공학연구발표회논문집
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    • pp.327-334
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    • 1993
  • 일유출량을 모의하는 수문모형이 많이 개발되었지만 그 이용에 있어서는 입력자료와 매개변수가 다양하고 매개변수의 산정에 경험을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 수문실무자들이 사용하기에는 다소 어려운 점이 있다. 본 연구에는 최소의 입력자료(강우량, 증발량)와 매개변수로 일자연유량을 모의할 수 있는 집중형 확정론적 모형을 개발하였는데, 관측된 수문곡선으로부터 입력매개변수를 도출할 수 있으며 그 종류가 작기때문에 실무에서 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 개발된 모형의 기본 개념은 강우-유출에 질량불변의 법칙을 적용하고, 선형저수지와 유사한 다중 감수 과정에 따른 수문곡선에 근거한다. 제안된 수문곡선은 차단을 제외한 강우량에 기인한 유량의 시간분포를 나타내며 기저유출과 장래에 손실될 증발산량을 포함한다. 제안된 수문곡선은 2개의 상승부와 3개의 감수부로 구성되며 수문곡선의 우측부는 개방되어 있다. 수문곡선의 상승부에는 감수계수의 개념을 역으로 적용하였으며, 계산을 단순화 하기 위하여 각 상승부 및 감수부의 구간은 정수값만을 갖는다고 가정하였다. 개발된 모형을 한강유역의 인도교지점(1918-1974), 영산강유역의 나주지점(1906-1990)의 일유출량을 모의하기 위하여 적용하였다. 모형의 적용결과 모의 기간중에 매개변수의 조정없이 전 기간에 걸쳐서 양호한 장기간의 일유출량 모의 결과를 얻을 수 있었다.

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홍수-경제-기반시설의 동적 상호작용 평가를 위한 사회수문학적 모형 개발 (Development of Socio-Hydrology Model for a Dynamic Interaction of Flood-Economy-Infrastructure)

  • 강수빈;김용탁;우상선;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.322-322
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    • 2021
  • 유역에서 나타나는 수문학적인 작용과 사회가 이에 대응하는 과정에서 발생하는 사회수문학적 상호작용을 이해하고자 하는 연구가 지속적으로 진행되고 있으나, 주로 개념적으로 정성적인 분석에 그치고 있다. 본 연구에서는 홍수-경제-기반시설로 구성되는 시스템의 동적거동을 정량적으로 평가하기 위하여 미분방정식 기반의 동적해석시스템을 제시하고 이를 수치해석적으로 해석할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 제내지에서 인간의 활동, 제내지에서 거주지 확장 및 쇠퇴 등 사회수문학적 관점에서 인문 시스템과 수문 시스템 사이 상호작용을 연구하고 범람원의 동적 변화에 미치는 영향의 개념화 모형과 함께 수치해석적 접근 방법을 제시하였다. 양재천 사례를 중심으로 사회기반시설로서 제방을 고려하였으며, 제방에 투자되는 비용에 따라 세 가지 시나리오로 나눠 양재천의 홍수위험도와 지역사회의 사회수문학적 변화를 모의하였다. 본 연구 방법과 결과로 사회수문학 연구의 중요성을 보여줌으로써 추후 사회수문학의 연구 방향성을 제시하고자 한다.

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초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 역학적 상세화 기술 개발: 금강 유역 사례 연구 (Dynamical Downscaling Technique through Hyper-Resoltion River Routing Modeling: A Case Study of Geum River, South Korea)

  • 감종훈;김병희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.111-111
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    • 2022
  • 우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.

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대규모 수문 모델링에 적합한 격자형 기후 자료의 비교 (Comparison of Suitable Gridded Climate Datasets for macroscale Hydrological Modelling over South Korea basin)

  • 이동기;안국현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.40-40
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    • 2022
  • 기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

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데이터 길이에 대한 강우-유출 모델 적용범위 평가 (Evaluation of the Coverage Assessment of Rainfall-Runoff Model for Data Length)

  • 전성재;신문주;정용
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.383-383
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    • 2023
  • 오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.

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물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형의 개발 (Physical based Development of 2-Dimensional Distributed Rainfall-Runoff model)

  • 강부식;문수진;김진겸
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.257-257
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    • 2011
  • 현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.

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기후 스트레스 테스트를 위한 AI-Surrogate 모형 개발 (Development of AI-Surrogate model for climate stress test)

  • 김태형;강부식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.99-99
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    • 2023
  • 기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

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섬진강 유역 수문인자 추출을 위한 GIS와 RS의 활용 (The application of GIS and RS for extracting Sumjin Watershed hydrologic-parameter)

  • 김지은;이근상;조기성;장영률
    • Spatial Information Research
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    • 제8권2호
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    • pp.257-274
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    • 2000
  • 최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.

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Copula Bayesian networks를 활용한 수문학적 가뭄에 대한 사회경제적 인자들의 영향 평가 : 충주댐 유역을 중심으로 (Socio-eoconomic impacts on human-modified hydrological drought using Copula Bayesian networks : a case study of Chungju Dam basin)

  • 신지예;손호준;권현한;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.343-343
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    • 2021
  • 최근 국내외적으로 발생되는 대규모의 가뭄에 대하여 여러 과학자들은 자연적인 현상의 가뭄이 아니라 인간의 영향으로 변형된 유역 상황으로 증발산과 토양수분량 그리고 하천유량 등이 자연적인 상태와 다르게 변화되면서 지속된 가뭄으로 평가하고 있다. 우리나라는 대부분의 지역에서 댐과 저류지를 중심으로 수자원 관리가 이루어지고 있으며, 자연적인 수문과정에 의한 유출에 따른 수문학적 가뭄과는 차이가 존재한다. 사회경제적 인자(인구밀도, 농업 및 산업 경제규모 등)는 댐 및 저수지의 용수사용에 큰 영향을 미치며, 저류지의 저류량을 활용하여 판단한 인위적 용수사용이 고려된 수문학적 가뭄(인위적 수문학적 가뭄)과 자연 상태로의 수문학적 가뭄의 특성은 크게 다를 수 있다. 하지만, 사회경제적 인자들이 수문학적 가뭄에 미치는 영향에 대하여 비교한 연구는 상관성 분석을 토대로한 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 인자들이 인위적 수문학적 가뭄에 미치는 정도를 정량적으로 비교하기 위하여 베이지안 네크워크 모형을 활용하여 사회경제적 인자와 인위적 수문학적 가뭄과의 관계를 분석하였다. 해당 관계를 바탕으로 코플라 함수를 활용함으로써 베이지안 네트워크 내의 결합확률을 산정하였다. 다양한 사회경제적 인자들에 중에서 인과지도를 바탕으로 활용 가능한 인자로 농업용수 사용량, 생공용수 사용량 자료를 구축하였으며, 기상학적 가뭄지수를 추가적으로 고려하여 한강유역 충주댐 유역에 적용하였다. 그 결과 기상학적 가뭄과 농업용수 사용량과 생공용수 사용량은 값이 증가함에 따라 인위적 수문학적 가뭄의 발생확률이 증가하였다. 사회경제적 인자 중에서는 생공용수 사용량(0.39~0.49)이 전반적으로 농업용수 사용량(0.36~0.48)보다 인위적 수문학적 가뭄에 보다 큰 영향을 미치고 있으며, 값이 적을수록 생공용수 사용량의 영향이 보다 더 크다는 것이 확인되었다. 이를 바탕으로 인위적 수문학적 가뭄의 대응을 위해서는 농업용수 사용량보다 생공용수 사용량의 감축이 우선적으로 이루어져야 그 효과가 클 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 모형은 베이지안 네트워크를 기반으로 하므로, 둘 이상의 인자에 대하여 복합적으로 가뭄에 영향을 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 가능하다.

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수문해석과정의 불확실성을 고려한 수문학적 댐 위험도 해석 기법 개선 (Improvement of Hydrologic Dam Risk Analysis Model Considering Uncertainty of Hydrologic Analysis Process)

  • 나봉길;김진영;권현한;임정열
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권10호
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    • pp.853-865
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    • 2014
  • 수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.