• 제목/요약/키워드: 인공강우유출모의

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인공신경망과 장단기메모리 모형의 유출량 모의 성능 분석 (Comparing the Performance of Artificial Neural Networks and Long Short-Term Memory Networks for Rainfall-runoff Analysis)

  • 김지혜;강문성;김석현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.320-320
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    • 2019
  • 유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

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실외인공강우에 의한 경사밭의 토양 유실량 모의 (Simulation of Alpine Field Soil Loss by Outdoor Rainfall Simulator)

  • 신현준;원철희;김태유;최으뜸;최중대
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1242-1246
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    • 2010
  • 호우기간 동안 내리는 빗방울의 타격에 의해 흙 입자는 침출수와 함께 이동하여 지표 아래 공극을 막는다. 다져진 지표면은 유출과 토양 유실의 원인이 된다. 발생원으로부터 유실되는 토양을 Polyacrylamide(PAM)과 지표피복재를 이용하여 저감하는 연구를 하였다. PAM은 토양 입자의 결합력을 강화시키고 이탈을 방지하여 토양 유실을 감소시키는데 효과적이다. 이 연구의 목적은 PAM을 덧붙인 볏짚거적, 볏짚거적+톱밥, 볏짚거적+왕겨 등을 이용하여 인공강우 동안 토양 유실을 저감하는 효과를 조사하는 것이다. 실험은 1시간 동안 강우를 모의했으며, 실험 도중에 6~7회 수질 샘플을 채취하였다. 초기유출시간은 총 4차 실험중에 2차를 제외한 나머지에서 볏짚거적+왕겨+PAM이 가장 느리게 유출되었다. SS와 탁도 항목에서 1차 실험을 제외한 나머지 실험에서 볏짚거적+톱밥+PAM이 효과적이었다. 단순히 PAM을 사용하는 것보다 잔여물(residue)을 같이 혼합한 피복재료가 토양 유실과 유출을 저감하는데 더욱 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 농촌지역에 토양 유실저감에 필요한 자료로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

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경사밭에서 발생하는 토양유실량 저감을 위한 지표피복재 적용 (Application of cover material for reduction of sediment discharge from sloping upland plots)

  • 강종천;신민환;박운지;원철희;최중대
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.336-336
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    • 2011
  • 본 연구에서는 강우시 경사지 밭에서 발생하는 토양유실량을 저감하기 위하여 지표피복재의 유무와 강우강도를 달리하여 실외인공강우 실험을 통하여 평가하였다. 인공강우 실험은 경사도 28%와 각 시험포는 $5\times30m$의 크기로 strawmat+PAM+sawdust, control(bare), strawmat+PAM, strawmat+PAM+rice husks를 4개 조성하고, 각 시험포는 하단부에 강우유출수를 채취할 수 있는 설비(flume)를 설치하였다. 대조구 실험을 위하여 각 시험포에서 발생하는 직접유출량과 유사량을 비교 분석하였다. 시험포의 토양은 양질사토로 일반 고랭지 밭의 흙과 동일한 성질을 가지고 있는 토양을 사용하였고, 지표 피복처리는 straw mat, saw dust, rice husk 그리고 PAM 등 4개의 재료를 사용하였다. 인공강우 실험은 1차 10월 18일, 2차 10월 24일, 3차 10월 30일, 4차 11월 7일로 총 21일간 각각 약 1주일의 간격을 두고 실시하였으며 인공강우 시험기의 강우강도는 각 31.1 ~ 44.4 mm/hr로 모의하였다. 연구결과 시험포에서 발생한 유출량은 지표피복을 하지 않은 대조구 시험포보다 지표를 피복한 시험포에서 약 15.7 ~ 19%의 감소한 것으로 나타났다. 유사량은 대조구 시험포보다 약 93.1 ~ 99.3% 감소한 것으로 나타났으며, 유출량과 유사량은 straw mat+PAM+sawdust와 straw mat+PAM+rice husk를 적용한 시험포에서 저감효과가 큰 것으로 나타났다. 이와 같이 지표피복처리는 강우가 발생하였을 때 강우타격력의 감소와 유출수의 유속감소 그리고 침투능을 증가하는 역할을 하여 경사지, 농경지 및 공사현장에서 토양 유실을 저감하며, 하천이나 강으로 유입되는 탁수량의 저감에 큰 효과가 있을 것으로 판단된다.

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기후변화를 고려한 충주댐 유역의 미래 유입량 모의 (Future Inflow Simulation Considering Climate Change in Chungju Dam Basin)

  • 박지연;신주영;김태림;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.125-125
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    • 2012
  • 최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

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위성정보에 의한 강우예측과 홍수유출 및 범람 연계 해석 (II): 적용 및 분석 (Rainfall Forecasting Using Satellite Information and Integrated Flood Runoff and Inundation Analysis (II): Application and Analysis)

  • 최혁준;한건연;김광섭
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권6B호
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    • pp.605-612
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    • 2006
  • 본 연구(II)에서는 2002년 8월 집중호우시 낙동강 유역에 대하여 강우예측 신경망 모형을 적용하였다. 예측된 3시간 선행 강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴을 잘 따르고 있었으며, 기존의 연구와 비교하여 선행시간을 감안하면 강우예측의 정확성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 유역의 실제 제방붕괴에 따른 범랑양상을 모의하였다. 이때 예측된 강우량 자료는 유역에서의 홍수량 산정을 위한 기본자료로 이용되었으며, 유역에서의 홍수량은 하도 및 제내지에서의 홍수범람 모의를 위한 경계조건으로 이용되었다. 모의결과는 실제 범람흔적과 하천에서의 홍수위 자료와 비교하여 잘 일치되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 집중호우나 태풍과 같은 이상강우의 강우예측에 대한 인공위성 자료의 실질적인 활용성을 제공하였으며, 위성자료를 이용한 강우예측 기법과 연계하여 국내 실정에 맞는 홍수유출 및 홍수범람 모형의 개발을 통합함으로써 홍수재해에서의 강우, 유출, 범람에 대한 체계적인 실무적용에 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

최적 우수관망에서의 강우특성별 첨두유출량 저감양상 분석 (Analysis of peak flow reduction for rainfall characteristics in optimal sewer networks)

  • 이정호;류승현;송양호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.248-248
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    • 2011
  • 본 연구에서는 도시유역 우수관거 시스템의 근본적인 목적인 내수침수 방재 효과를 최대화하기 위하여 첨두 유출량 최소화를 목적으로 하여 개발된 우수관망 최적설계 모형(이정호, 2010)을 이용하여 실제 도시유역에 대하여 다양한 인공적인 강우 사상들을 적용하여 실제 강우 발생 시 첨두유출량 저감의 효과가 발생할 수 있을 것인가에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 이용한 최적 우수관망 노선 결정 모형은 이정호(2010)가 개발한 모형으로 도시유역에서의 우수관망의 노선 결정을 유출구에서의 첨두유출량을 최소화하는 것을 목적으로 이루어지도록 최적화기법을 이용하여 개발한 모형이다. 이정호(2010)는 개발된 모형을 통하여 도시유역에서 유출구 첨두유출량을 최소화하여 관망 노선을 결정한 결과 설계빈도를 초과하는 강우에 대해서 내수침수 발생이 저감되는 효과를 가져올 수 있음을 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 이정호(2010)의 우수관망 최적 설계 모형의 적용성을 검증하기 위하여 각기 다른 인공적인 강우를 적용하여 최적화된 우수관망에서의 유출구 첨두유출량의 저감 양상을 분석하였다. 분석에 적용된 강우사상은 설계빈도에 해당하는 강우사상에 대하여 강우의 첨두치가 일정한 시간 간격을 두고 연속되어 발생하는 강우사상들에 대하여 모의하였다. 분석 결과 강우의 첨두치가 연속되는 경우에도 최적화된 관망에서의 첨두 유출량은 현재의 관망에 비하여 감소치가 두드러지게 나타남을 알 수 있었다. 또한 강우의 첨두유출량 발생 시각은 각 우수관망별로 1분 및 2분 정도의 차이를 나타내고 있으며, 따라서 최적화된 우수관망이 시스템 내의 지체 현상에 따른 첨두유출량 감소를 유발하는 것이 아닌 관망 전체에서의 유입량의 적정 분배에 따른 것임을 나타낸다.

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실내실험을 통한 밭의 볏짚거적과 토양개량제 적용효과 모의 (Simulation of application effect of Rice Straw Mats and Soil Amendments using small scale plots)

  • 신민환;원철희;박운지;이수인;최중대
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.894-898
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    • 2012
  • 본 연구는 밭에서 발생하는 비점오염물질을 저감하기 위하여 기존의 볏짚거적을 이용한 저감방법에 PAM과 Gypsum을 처리하였을 때, 표면유출량과 기저유출량, 유사량 그리고 탁도 등에 미치는 영향을 모의하고자 하였다. 연구 방법은 인공강우 시험기와 토양상자를 이용한 실내실험을 통하여 지표피복재의 종류와 강우강도 그리고 경사도에 따른 직접유출량과 유사량을 측정하고 비교하였다. 경사도 (10 %, 20 %)와 강우강도 (30 mm/hr) 그리고 지표피복재의 종류에 따라 실험처리를 하였으며, 지표피복재는 볏짚(Rice straw mat)+PAM (Polyacrylamide)+Gypsum, 볏짚+PAM+톱밥 (Sawdust)+Gypsum, 볏짚+PAM+왕겨 (Chaff)+Gypsum으로 구분하여 제작하였다. 실험 결과 볏짚을 이용한 다양한 피복소재를 이용해 지표를 피복할 경우, 대조구(나지)에 대비 유출수량, 토양유실 그리고 탁도 저감에 큰 효과가 있는 것으로 나타났다. 지표를 피복한 처리구의 평균 표면 유출수량은 대조구와 비교할 때 72~85.6 %가 저감되었다. 그러나 동일조건의 Gypsum을 첨가하지 않은 연구와 비교 시 Gypsum의 혼용으로 인한 효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 세분화된 강우강도와 경사도 조건에 따른 실험이 필요하지만 본 연구의 결과에 기초할 때, 지표의 피복과 토양개량제를 첨가하는 방법은 강우 시 발생하는 표면유출수와 유사 그리고 탁수를 저감시킬 수 있는 최적영농관리방법 (Best management practice)의 하나로 판단된다.

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식생유니트형 LID 시스템의 우수유출 지연효과에 대한 SWMM 전산모의와 인공강우 모니터링 간의 유의성 분석 (Analysis of Significance between SWMM Computer Simulation and Artificial Rainfall on Rainfall Runoff Delay Effects of Vegetation Unit-type LID System)

  • 김태한;최부헌
    • 한국조경학회지
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    • 제48권3호
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    • pp.34-44
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    • 2020
  • 본 연구는 식생기반 LID 시스템 모델을 기반으로 생태적 구성요소의 성능 분석 방향을 제시하기 위해, SWMM 전산모의와 강우·유출 모의장치를 이용하여 모니터링 결과 간의 통계적 유의성을 분석하고, 시스템 사전설계에 요구되는 기초자료를 제공하고자 한다. 또한, 선행연구에서 상대적으로 논의가 부족했던 식생기반 LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석 방안을 종합하고, 장치형 LID 시스템을 대체할 수 있는 성능 정량화 방향을 제시하려 한다. 인공강우재현 모니터링 40분 경과 후 실험구와 대조구 모두 최대강우강도인 142.91mm/hr(n=3, sd=0.34), 142.24mm/hr(n=3, sd=0.90)로 집계되었다. 우량주상도 대비 10분, 50분 구간은 낮은 강우강도가 재현되었으며, 20분, 30분, 40분 구간은 높은 강우강도가 확인되었다. 우수유출 지연효과의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.46mm/min을 기록하여, 79.8% 저감된 것으로 분석되었다. 전산모의의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.05mm/min을 기록하여, 99.1% 저감된 것으로 모의되었다. 최대 강우유출강도의 경우, 실험구(Dv=30.35, NSE=0.36)는 인공강우 모니터링과 SWMM 전산모의가 동일하게 70분에 각각 0.77mm/min, 1.06mm/min을 기록하였다. 대조구(Dv=17.27, NSE=0.78)도 동일하게 50분에 각각 2.26mm/min, 2.38mm/min으로 집계되었다. 상기 연구결과를 통해 강우·유출 모의장치와 SWMM 전산모의 간의 통계적 유의성을 통해 단일 식생이 적용된 LID 시스템의 우수유출저감 성능의 사전설계 방향을 제시할 수 있었다. 또한, LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석방법을 종합하여, 사전설계와 연계 가능한 식생 및 토양 부문의 매개변수 정량화 방안이 정리되었다. 다만, 단일 식생기반 LID 시스템으로 유형과 물리적 변수가 제한되었고, 모니터링, 전산모의 결과 간의 통계적 유의성 보정에 요구되는 알고리즘 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다.

이동형 강우모의장치를 이용한 투수성 아스팔트 유출저감 효과 분석 (Runoff Reduction Effect Analysis of Porous Asphalt Using Rainfall Simulator of Movable-Assemble Type)

  • 장영수;박재록;천종현;박재현;신현석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.382-382
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    • 2018
  • 최근 기후변화 및 도시화로 인해 집중호우와 도시 내의 불투수층이 증가하고 있으며, 현재 도심의 강우관리시스템이 한계에 달하여 수재해 피해가 급증하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 저영향개발 기법이 대두되고 있으며, 본 기법은 해당 지역의 강우를 분산식 빗물처리 하여 도시 내의 수문학적 특성을 개발이전 상태로 회복 및 유지하는 기술이다. 저영향개발 기법의 종류는 투수성 포장, 옥상녹화, 빗물정원, 식생저류지, 식생화분 등이 있다. 본 연구에서는 저영향개발 기법 중 하나인 투수성 아스팔트에 대한 우수저감 효과를 분석하기 위해 경상남도 양산시 부산대학교 양산캠퍼스 그린인프라 저영향개발 센터에서 주차장형 LID 시설의 투수성 아스팔트 포장과 대조군인 불투수 콘크리트 포장을 실험대상으로 선정하였다. 포장체는 $10.85m(L){\times}2.3m(B){\times}0.9 m(H)$의 크기로 원지반 침투가 없는 박스형 실험시설로써 이동형 강우모의장치를 이용하여 인공강우실험을 실시하였다. 강우모의 시에 발생하는 지표유출 및 침투유출은 각 유공관을 통해 모니터링 박스에 차집되어 실시간으로 웹사이트 상에 저장된다. 저장된 자료를 이용하여 투수성아스팔트의 첨두유출량 저감, 지체시간지연효과를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 첨두유출량은 11%저감되었고 투수성 아스팔트와 불투수 콘크리트는 각각 3시간, 1시간 동안 유출되어 2시간의 차이를 보여준다.

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기상청 RCM전망의 다지점 인공신경망 상세화를 통한 합천댐 유역의 장기유출 전망 (Prediction of Long-term Runoff for Hapcheon Dam Watershed through Multi-Artificial Neural Network Downscaling of KMA's RCM)

  • 강부식;문수진;김정중
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.948-948
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    • 2012
  • 합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.

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