• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.6-6
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• 2015

본 연구에서는 일단위로 제공되는 RCP 시나리오를 Poisson Cluster 기법을 활용하여 시간강우량으로 생성할 수 있는 모형을 개발하는데 목적이 있다. 일반적으로 시간단위 강우량의 경우 수자원 설계 또는 강우-유출 분석시 가장 기본이 되는 입력 자료로서 이에 대한 모의기법 확립이 기후변화에 따른 수문학적 영향 검토의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다. 그러나 국내 다수 연구를 살펴보면 기후변화 시나리오의 시 공간적 상세화 기법을 활용한 일단위 상세화 연구는 다수 존재하였지만, 일단이 이하의 시간적 규모에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 시단위 상세화 기법시 일반적으로 사용되고 있는 Poisson Cluster 기법을 활용하여 국내 실정에 맞는 시단위 상세화 기법을 개발고자 한다. 본 연구에서는 RCP 시나리오를 시단위강우량 자료로 생성하기 위해 다음과 같은 연구를 진행하였다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP($27km{\times}27km$) 시나리오를 활용하였으며, 1km 격자 단위로 시공간적 상세화 기법을 수행하였다. 둘째, 시공간적으로 상세화 된 자료를 Poisson Cluster 기법을 기반으로 시간단위 자료를 생성하였으며, 기본적인 통계치(평균, 분산, 왜곡도 등)를 활용하여 관측값과 비교 분석 하였다. 마지막으로, 미래 기후변화 시나리오를 동일한 방법으로 시간단위 자료를 생성하고 연 최대값을 추출하여 빈도해석을 통해 미래 극치 확률강우량을 평가하였다. 본 연구 결과 시간단위 자료를 제공함으로써 미래 수자원 설계 및 영향평가를 효과적으로 수행할 것으로 기대되며, 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.05a
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• pp.4-5
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• 1999

본 연구는 디자이너의 아이디어 발상기법과 시나리오기법, 그리고 코믹 챗을 비롯한 각종 관련 기법들의 분석과 적용을 통하여 ,제품의 다양한 사용 시나리오를 보다 빠르게 작성해보고, 다각도로재구성 하면서 완성도 있는 제품 아이디어를 전개해 나갈 수 있도록 보조해 줄 수 있는 시나리오 디자인 프래임웍과 이를 응용한 컴퓨터 옹용 프로그램을 제안코자 한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.14-14
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• 2015

공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.211-223
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• 2001

본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.215-215
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• 2012

사회는 우리의 예상보다 빠르게 혹은 느리게 발전할 수 있고, 정부의 법령이나 규정은 때때로 수정되며, 대중의 선호도나 정서 등도 시시각각 변화한다. 이러한 불확실하고 변화가 많은 환경하에서 수자원기술자들은 시스템의 구축에 있어서 종종 딜레마에 직면하게 된다. 즉, 언제(when), 얼마만한(how big) 규모의 시스템을 구축해야 불투명한 미래에 충분히 대비할 수 있을까란 의문이 바로 그것이다. 시스템의 계획단계(planning stage)에서 시스템과 관련된 여러 가지 불확실성을 고려할 수 있는 가장 강력하면서 또한 직감적인 방법은 바로 여러 가지 미래에 대한 가상 시나리오(scenario)를 구성하여 그것에 대비하는 방법이다. 최근 들어 시나리오에 기반한 시스템 플래닝 기법이 수자원분야에서 주목을 받고 있다. 미래에 발생 가능한 여러 가지 시나리오를 고려하여 구축된 시스템은 그 자체로 유연성을 발휘하여 미래에 발생할 수 있는 (예측에 어긋난) 다양한 변화에도 큰 사회적인 혼란 없이 최소의 추가비용만으로도 본래의 역할을 수행해 나갈 수 있다. 본 연구에서는 최적화 기법을 시나리오 플래닝 기법 (scenario planning technique)과 접목하여 분산형 용수공급 시스템(decentralized water supply system)의 최적설계에 적용하였다. 대상지역은 미국의 대표적인 준사막지역의 하나인 애리조나주에 위치한 투산시의 통합 물공급시스템으로 향후 20년을 대비한 시스템의 최적화에 본 연구에서 제안된 기법을 적용하여, 그 결과를 정리하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.229-231
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• 2012

일반적으로 현업에서 통합테스트 시나리오를 작성하는 개발자는 개발 단계의 이슈와 그들만의 요구사항을 테스트시나리오에 포함하는 경향이 있다. 즉 설계 단계에서 중요시 되던 사용자 요구 사항이나 우회 흐름과 같은 이슈들은 빠지기 쉽다. 이번 연구에서는 통합 테스트 시나리오 작성시 상태전이기법과 같은 테스트 설계 기법을 사용하여 개발자가 빠뜨리기 쉬운 설계 단계에서의 사용자 요구 사항과 같은 항목들이 고려되는 통합 테스트 시나리오를 도출하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 활용한 결과 생각하지 못했던 테스트 케이스와 테스트 시나리오를 도출 할 수 있었고, 이로 인해 높은 만족도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-93
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• 2011

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.22-22
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• 2017

일반적으로 기후변화 연구에서는 미래 기후변화 전망에 존재하는 불확실성을 고려하기 위해 다양한 Global Circulation Model (GCM) 시나리오를 고려하는 앙상블기법을 사용한다. 하지만 모든 GCM 시나리오들을 전부 사용하는 것은 많은 계산시간과 노력을 요구하기 때문에 비효율 적이다. 따라서 최소한의 시나리오로 최대한의 기후변화 변동성을 포함할 수 있는 대표 시나리오 선정 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 군집분석 기법 중에 하나인 KKZ 알고리즘을 활용하여 지역 수문 영향분석을 위한 대표 시나리오를 선정하였다. 먼저 27개 ETCCDI 기상변수들로부터 대표 기상변수들을 선정하고 미래 기간에 대한 상대변화를 90%이상 포함시키는 대표 시나리오를 선정하였다. KKZ 알고리즘을 활용할 경우 전체 26개 GCM에 대해 우선순위별로 시나리오를 하나씩 증가시켜 선정하기 때문에, 시나리오를 하나씩 증가시킬 때 마다 미래 기후변동성이 어느 정도 표현되는지 분석하였다. 그리고 선정된 GCM 시나리오들을 금강유역을 대상으로 수문 모형에 입력하여 미래 수문영향 분석을 실시하였다. 이를 통해 대표 시나리오를 통해 전망한 미래 수문변화량이 전체 상대변화량 대비 어느 정도의 변화량을 포함시킬 수 있는지 분석하였다. 그리고 홍수 및 가뭄과 관계된 기상변수 그룹을 각각 선정 한 후 이를 바탕으로 새롭게 대표 시나리오들을 선정하였다. 이를 바탕으로 수문 영향분석을 실시하여 각각의 시나리오들이 홍수 및 가뭄전망 상대변화량을 얼마나 잘 포함시킬 수 있는지도 분석하였다. 이와 같이, 본 연구는 적은 수의 대표 시나리오의 선정을 통해 미래 기후변화 변동성을 최대한 포함시킬 수 있음으로서 불필요한 수문모의 시간을 절약할 수 있음을 보여주었다.