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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신지예 (한양대학교 대학원 건설환경공학과) 권현한 (전북대학교 토목공학과) 이주헌 (중부대학교 토목공학과) 김태웅 (한양대학교 공학대학 건설환경공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제50권 제11호
발행연도
2017.1
수록면
769 - 779 (11page)

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최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
#베이지안 네트워크 #가뭄 전이 #수문학적 가뭄 #확률 예측

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Bonaccorso, B. / 2015 / Probabilistic forecasting of drought class transitions in Sicily (Italy) using standardized precipitation index and North Atlantic oscillation index / Journal of Hydrology 526:136~150 google schola Changnon Jr., S. A. / 1987 / Detecting drought conditions in Illinois (Vol. 169) / Illinois State Water Survey google schola Chen, S. T. / 2013 / Probabilistic drought forecasting in Southern Taiwan using El Niño-Southern Oscillation Index / Terrestrial, Atmospheric &Oceanic Sciences 24(5):911~924 google schola Cutore, P. / 2009 / Forecasting palmer index using neural networks and climatic indexes / Journal of Hydrologic Engineering 14(6):588~595 google schola Dey, S. / 2005 / A Bayesian network approach to root cause diagnosis of process variations / International Journal of Machine Tools and Manufacture 45(1):75~91 google schola

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