최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
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.
기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
무역은 국가 경제에 중요한 경제활동이다. 특히, WTO 출범 이후 2001년 중국의 WTO 가입, 다자간 무역체계의 확립, 자유무역협정(FTA) 등으로 무역의 범위가 확대되고, 국가 간 무역장벽의 완화 및 통합화로 인해 무역시장의 규모가 확대되고 있다. 그러나 무역시장 규모가 확대됨에도 불구하고, 2008년 글로벌 금융위기, 2016년 브렉시트, 2018년 미·중 무역전쟁과 같은 극단적인 사건 발생하여 무역시장이 직접적으로 타격받고 있다. 이에 본 연구는 무역활동을 대변하는 변수인 국제 해운 운임지수와 미국, 중국 무역 불확실성 사이의 의존구조를 분석 하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국, 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수 조합의 결합분포가 각각 Frank copula, rotated Clayton copula 270°으로 나타나, 미국, 중국 국가별로 동일한 분포 구조를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, Kendall's tau 상관관계를 살펴보면, 국제 해운 운임지수와 미국, 중국 무역 불확실성 사이에 음(-)의 의존성을 갖지만, 의존성 정도는 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수의 조합에서 더 크게 나타났다. 즉, 전 세계 수요와 무역 불확실성의 의존성은 미국보다 중국이 더 강하다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 꼬리 의존성 결과를 살펴보면, 미국, 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수가 서로 독립적인 관계로 나타났다. 이는 무역 불확실성의 극단적인 사건 혹은 국제 해운 운임지수의 극단적인 사건이 발생해도 서로 영향을 받지 않는 것으로 의미한다.
본 연구는 국내 시중은행의 통합위험 측정시 시장위험과 신용위험간에 존재하는 포트폴리오이론에 따른 분산효과에 대해서 실증적으로 검증하였다. 이를 위하여 최근 통합위험 측정에 있어서 연구되고 있는 하향식 통합위험 측정방식, 즉 시장위험과 신용위험의 위험분포도를 도출하고 이들 특성을 유지하면서 결합하는 측정방식을 사용하였다. 한편 비교모형으로는 금융회사의 내부모형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순합산, 그리고 실무에서 많이 사용되는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 사용하였다. 실증분석에서 시장 및 신용위험 등 위험유형별 위험을 산출하고 코플라 함수를 이용하여 '09.3월말을 기준으로 국내은행에 대한 통합위험을 산출한 결과 내부모형의 단순합산에 비해 분산효과가 31.3%로 추정되어 위험의 분산효과가 존재하는 것으로 나타났다. 포트폴리오이론에 따르면 위험유형별 분산효과뿐만 아니라 위험유형간에도 분산효과가 존재한다는 사실을 시사하고 있는데, 본 연구는 실증적 검증을 통하여 위험유형간에 분산효과가 존재하고 있음을 확인하고 있다. 이러한 결과는 향후 자기자본규제뿐만 아니라 이론적으로나 실무적으로 중요한 의미를 가지며, 감독당국을 포함한 모든 시장 참가자들의 지속적으로 관심을 가져야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 수문학적 가뭄의 위험도 평가를 위해 이변량 지역빈도해석 방법을 적용하여 2022년 가뭄 빈도를 평가하였다. 현재 우리나라의 수문학 분야에서 사용 가능한 자료의 대부분이 자료연수가 부족하여 기존의 지점빈도해석 수행 시 도출되는 결과의 신뢰도에는 한계가 있다. 본 연구에서는 유입량 자료를 대상으로 지역빈도분석을 수행하였으며, 최종적으로는 가뭄사상의 결합재현기간을 도출하여 가뭄위험도 평가를 위한 각 댐 별 빈도분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안되는 Copula 기반 지역빈도해석 모형은 가뭄변량 간의 상관성 및 극치 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인할 수 있었으며, 지역빈도해석모형과 지점빈도해석모형의 적합성 검정 결과의 비교를 통해 지역빈도해석 모형의 장점을 확인할 수 있었다. 결과적으로 2022년에 발생한 낙동강 유역의 수문학적 가뭄사상은 결합재현기간이 8년을 상회하는 것으로 나타났으며 남강댐의 경우 결합재현기간이 20년으로 평가되어 낙동강 유역에서 상대적으로 심한 가뭄이 발생한 것으로 판단된다.
지반공학적으로 제방(또는 댐) 월류에 대한 근거를 제시하기 어렵다. 수문학적인 안정성 평가에서 댐의 초기수위(만수위)를 고정시키고 강우량을 계산하기 때문에 월류 가능성은 매우 희박하다. 그러나 Copula 함수를 사용하여 초기수위가 고정된 댐의 만수위가 아닌 변동성 있는 확률수위를 적용해서 국내 40년간의 빈도를 고려할 때, 월류 가능성을 확인할 수 있었다. 수문학적 댐의 위험성 분석은 다양한 불확실성 인자 중 댐 초기수위에 대한 모의기법 개발이 필요한 복잡한 수문학적 해석을 요구한다. 본 연구에서는 기존 댐 위험도 분석 시 초기수위는 상시만수위 또는 홍수기 제한수위로 가정하지만, 이러한 보수적인 가정에 의한 연구는 기상변동성 및 기후변화의 영향을 고려하지 못하며, 댐의 월류확률 및 이에 따른 붕괴확률을 추정하는데 있어서 지반공학적인 접근이 필요하다. Copula 함수를 이용하여 댐 특성에 맞는 초기수위를 결정하였으며, HEC-5 모형을 활용하여 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하여 댐 월류확률을 산정하였다. 지반공학적인 측면에서 댐 안정성 해석은 상류사면(upstream)의 수위급강하(drawdown)에 대한 안전율과 하류사면(downstream) 월류상태에서의 불안정성을 비교하여 지반공학적 위험도를 비교 분석하였다.
가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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