• 제목/요약/키워드: 이변량 자료

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Vine Copula를 활용한 기후변화 시나리오 시간적 상세화 기법 개발 (Development of Temporal Downscaling under Climate Change using Vine Copula)

  • 유재웅;권윤정;박민우;권현한
    • 대한토목학회논문집
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    • 제44권2호
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    • pp.161-172
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    • 2024
  • 일반적으로 수문기상변량의 상관관계를 파악하기 위해서는 Copula 기법을 활용하여 의존관계를 규명하고 있으나, 단순히 Copula 기법을 다변량으로 확장하는 것은 분석결과가 유연하지 않으며 Copula 기법에 대한 수학적인 가정을 확인하여 만족 여부를 판단해야 하는 등 복잡해지는 단점이 있다. 또한, 기존의 이변량 Copula 기법을 활용하여 기후변화모델의 지속시간에 따른 설계강우량을 추정하는 과정은 주로 일별 자료만을 활용하여 분석하므로 24시간 최대강우량에 대한 정보와의 의존관계를 규명하여 추정하는 방법을 채택하고 있다. 그러나, 24시간 최대강우량만을 활용하여 다른 지속시간에 대한 설계강우량을 산정하는 것은 다른 지속시간에 대한 의존관계 정보는 제공되지 않아 지속시간에 따른 강우 강도가 역전되는 현상이 야기되는 원인이다. 따라서, 본 연구에서는 변수간의 쌍구조 관계를 연결하는 Vine Copula 기법을 활용하여 다른 지속 시간에 대한 정보를 반영하여 미래 강우강도의 변화를 전망하고자 한다.

3차원 잔차산점도를 이용한 로지스틱회귀모형에서 교호작용의 탐색 (Exploring interaction using 3-D residual plots in logistic regression model)

  • 강명욱
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권1호
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    • pp.177-185
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    • 2014
  • 로지스틱회귀모형에서 설명변수만으로는 충분히 설명이 되지 못하고 설명변수의 변환된 형태인 이차항 또는 교호작용항이 필요한 경우가 있다. 설명변수가 두 개이고 조건부 분포가 이변량 정규분포를 따르는 경우 로지스틱회귀모형에서는 기본적으로 이차항과 교호작용항이 모형에 포함되어야 한다. 하지만 조건부 분포의 분산과 상관계수에 따라 이차항과 교호작용항이 필요하지 않게 되는 경우도 있다. 분산이나 상관계수에 대한 정보는 산점도를 보고 대체적인 판단이 가능하지만 교호작용항의 필요성을 판단하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 잔차산점도를 이용한 교호작용의 탐색방법을 제시하고 이 방법을 실제 자료에 적용시켜본다.

두 개의 부품으로 구성된 시스템의 단계적 충격생명검사에 관한 연구 (On a bivariate step-stress life test)

  • 이석훈;박래현;박희창
    • 응용통계연구
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    • 제5권2호
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    • pp.193-209
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    • 1992
  • 정상조건에서 수명이 상당히 긴 두 개의 부품으로 구성된 직렬형 시스템의 생명검사(Life Test)를 현실적으로 수행하기 위하여 제안된 단계적 충격생명검사에 관하여 고찰하였다. 모형화 단계에서 우리는 특별히 시스템내에서 작동하는 두 부품의 수명을 나타내는 확률변수가 Block과 Basu(1974)에 의해서 제안된 이변량 지수분포를 따르는 경우를 논의하여, 이에 상응하는 충격누적에 관련된 기존모형을 변형 제안하였고, 직렬형 시스템내의 부품간 수명의 종속관계를 포함하는 정보와 부품의 독자적인 생명검사로부터 얻는 정보를 통합하는 모형을 제안하여 시스템내에서 갖는 부품의 분포에 관하여 논의하였다. 한편 자료분석 단계에서는 기본적으로 최대우도 추정법을 초기값의 설정방법을 중심으로 토의하고 모수의 근사 분산, 공분산의 구조를 이용하여 단순검사의 최적시점을 설정하는 방안을 제시하였다.

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Trivariate Copula 함수를 활용한 가뭄빈도해석 기법 개발 (A development of trivariate drought frequency analysis approach using copula function)

  • 김진영;이정주;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.351-351
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    • 2017
  • 2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

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일본 외환시장과 주식시장 수익간의 관련성분석 : 금융위기와 비금융위기 시기 상호비교를 중심으로 (An Analysis of Interaction between Exchange Rates and Stocks in Japan: Focusing on the Comparison between Periods of Financial Crisis and Non-financial Crisis)

  • 이근재;조남형;주세우;이성백
    • 국제지역연구
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    • 제14권1호
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    • pp.55-76
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    • 2010
  • 본 연구는 1995년 1월 04부터 2009년 8월 30일까지 일본의 주식시장과 외환시장의 일별자료를 이용하여 두 시장의 수익률, 변동성 및 상관관계를 분석하였다. 특히, 전체 분석대상 기간을 아시아 금융위기 이전시기, 아시아 금융위기 시기, 그 이후부터 서브프라임 사태에 의한 금융위기 발발이전 시기 그리고 서브프라임사태에 의한 금융위기시기로 각각 구분하여 비교분석하였으며, 실증모형은 이변량(Bivariate) GJR-GARCH(1,1)을 가정하여 추정하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 시기별로 수익률의 평균방정식과 분산방정식의 추정결과가 상당히 다르게 나타났으며 둘째, 금융위기 시기에 주식시장의 시장비효율성이 증가하고 과거의 예측하지 못한 변동성 충격에 시장이 훨씬 민감하게 반응하며, 특히 나쁜 뉴스에 의한 변동성 충격에 훨씬 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 금융위기의 시기 중에서도 변동성 충격, 비대칭성 등의 측면에서 보면 아시아 금융위기 보다는 최근에 발생한 전 세계적 금융위기의 기간에 보다 뚜렷하게 나타났다. 넷째, 전체적으로 두시장의 상관관계는 대체로 정의 관계가 있는 것으로 나타났으며 이는 일본경제가 상대적으로 금융투자처로서의 매력보다는 일본 경제 전체에 실물부문의 중요성이 상대적으로 높기 때문에 나타난 현상으로 보인다. 특히 최근의 서브프라임 사태에 의한 전세계적 금융위기 기간 동안 두시장의 정의 상관관계는 더욱 심화되는 것으로 나타났다.

수재해 정보 플랫폼에 활용 가능한 NASA LIS의 수문인자 선정 (Selection of Hydrologic Factors of NASA LIS for Water Hazrd Information Platform)

  • 박광하;백승협;채효석;황의호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.471-471
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    • 2017
  • 최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

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수공구조물 설계를 위한 임계지속시간 결정 (An Analysis of critical duration for Design of Hydraulic Structure)

  • 이상진;김우구;황만하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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    • pp.814-818
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    • 2004
  • 최근 기상이변이 빈번하여 자연재해에 대한 방재대책의 중요함이 절실히 요청되는 시점에서 수공구조물들의 설계빈도를 상향조정하는 등의 대책이 마련되고 있는 실정을 고려할 때 유역의 수문학적 안정성을 확보하기 위한 최적방안을 마련하는데 필요한 강우의 임계지속시간 결정에 대한 연구를 수행하였다. 홍수제어를 위한 수공구조물은 그 특성상 계획홍수량 결정에 최대치 개념이 도입되어야 하므로, 설계강우의 지속기간을 결정할 경우 강우로 인한 최대유출과 홍수총량이 최대가 되는 임계지속기간을 이용하여 검토하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 합성단위도(Clark방법, Nakayasu방법, SCS방법)등 각 수문요소에 따른 임계지속기간의 변동양상을 파악한 길과 24시간 강우지속시간시 총유출량 보다 임계지속시간개념으로 산정한 유출량이 크게 산출되었으며, 시간분포모형(Huff의 4분위법, IDF곡선 분포법, Mononobe방법)별 적합성을 평가함으로써 수문설계시 활용 할 수 있는 자료를 제시하고자 하였다.

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Neuro-Fuzzy와 유전자알고리즘을 이용한 수위 예측에 관한 연구 (Study on Water Stage Prediction using Neuro-Fuzzy with Genetic Algorithm)

  • 여운기;서영민;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.382-382
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    • 2011
  • 최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

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레이더 자료의 해상도를 고려한 분포형 강우-유출 모형의 GIS 자료 최적 격자의 결정 (Decision of GIS Optimum Grid on Applying Distributed Rainfall-Runoff Model with Radar Resolution)

  • 김연수;장권희;김병식;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1201-1205
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    • 2010
  • 최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각한 수준으로 발생하고 있다. 이에 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성의 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 본 연구에서는 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClak 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, Grid 500m~2,000m 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 Grid 500m인 경우, 모든 Grid 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.

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Neuro-Fuzzy를 이용한 중.소하천 실시간 홍수예측 (Real-Time Flood Forecasting Using Neuro-Fuzzy in Medium and Small Streams)

  • 최승용;한건연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.262-262
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    • 2011
  • 최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.

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