• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2023

기존의 GRM(Grid based rainfall-Runoff Model)에서는 강우-유출 사상에 대한 유출 모의를 주요 대상으로 하였다. 본 연구에서는 GRM 모형에서 연속형 모의가 가능하도록 차단, 증발산, 융설을 모의할 수 있는 모듈을 개발하였다. 차단은 LAI의 연최댓값과 해당월의 값의 비율을 이용해서 계산하며, 증발산은 Blaney-Criddle, Hamon, Hargreaves, Priestly-Taylor 방법을 적용하였다. 융설은 Anderson에 의해서 제안된 방법을 적용하였다. 연속형 모의를 위한 모델 매개변수 설정 인터페이스를 추가하였으며, 기온, 일사량, 일조시간 등의 기상자료를 입력할 수 있게 하고, 계산된 각 수문성분을 출력할 수 있도록 GRM 모형의 입력과 출력 모듈을 개선하였다. 충주댐 유역을 대상으로 개선된 모형을 적용하였다. 공간자료의 해상도는 500m × 500m로 구축하였으며, 수문학적 지형정보와 토양도, 토지피복도를 구축하였다. 기상자료를 강수량, 일최고 기온, 일최저 기온, 일조시간, 일사량을 적용하였다. 증발산은 Hargreaves 방법을 이용하여 모의하였다. 모의 기간은 2001년 ~ 2018년이며, 이 중 2004년까지의 4년은 모델 warming up 기간으로 하고, 적합도 평가는 2005년 ~ 2018년의 모의결과를 이용하였다. 충주댐 유입량 모의결과를 관측값과 비교하였을 때 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient(NSE) 0.84, 상관계수 0.92, 총용적 오차는 0.26%를 나타내어 관측유입량을 잘 재현하였다. 그러므로 본 연구에서 개발된 차단, 증발산, 융설 모의 기법은 적절히 구현된 것으로 판단되며, GRM을 이용한 연속형 모의가 가능한 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 유역에 대해 GRM을 이용한 연속형 유출모의 결과를 평가할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.735-743
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• 2017

기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추정 하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1488-1491
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• 2006

본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.648-648
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• 2015

이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2017

이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2011

금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.300-300
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• 2019

남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.520-520
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• 2015

본 연구는 현재 한국건설기술연구원에서 운영중인 수문레이더의 관측자료를 사용자가 쉽게 파악할수 있도록 모바일 정보제공 시스템을 구축하는데 있다. 모바일 앱 개발 방식은 대체적으로 모바일 웹, 하이브리드 앱, 네이티브 앱 크게 3가지로 구분할 수 있다. 모바일 웹 방식은 웹 시스템을 모바일 사이즈에 맞게 개발하여 브라우저를 지원하는 모든 기기에서 사용할 수 있고 유지보수가 편한 장점이 있다. 그러나 디바이스의 리소스 접근이 힘들고 네트워크 사용이 힘든 경우 따로 기능을 사용 할 수 없다. 네이티브 앱 방식은 디바이스의 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우 기능 사용이 가능하나 OS별 개발과 버전별로 기능 구현에 따른 제약이 있고 유지보수가 힘들고 개발 비용이 많이 든다. 하이브리드 앱은 네이티브 앱과 웹 앱의 장점을 합친 형태로 핵심 기능들은 네이티브 앱으로 구현하고 지속적인 업데이트가 필요한 부분은 웹을 통해 관리하도록 구현한다. 때문에 디바이스 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우에도 기능 사용이 가능하다. 또 유지보수가 편하고 다양한 기기에 적용할 수 있는 장점이 있어 본 모바일 시스템은 하이브리드 앱 방식을 적용하여 개발하였다. 모바일서는 레이더 관측자료인 반사도와, 현재 강수량 및 10분 강우량, 1시간 강수량을 표출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2011

기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.