• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.671-680
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• 2019

기후변화에 따른 수문순환 요소들의 변화로 인해 미래에는 전 세계적으로 수문사상의 규모 및 빈도가 증가할 것이라는 많은 선행연구들이 있다. 하지만 북한지역의 미래 강수량에 대한 정량적 연구와 평가는 미비한 실정이다. 북한지역 역시 우리나라와 마찬가지로 극한강수에 따른 피해가 발생될 것으로 예상되기 때문에 북한지역에 관한 연구는 지속적으로 진행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 정상성 및 비정상성 빈도해석을 통해 북한지역의 미래(2020-2060년) 극한강수를 산정하고 현재기후(1981-2017년)와 비교 분석하였다. 비정상성 빈도해석은 RCP기후변화시나리오에 따라 모의된 HadGEM2-AO모델의 외부인자(JFM(1-3월), AMJ(4-6월), JAS(7-9월), OND(10-12월)의 평균 강수량)를 고려하여 수행하였다. 북한지역 극치 강우 사상과 유사한 경향을 보이는 외부인자 선정을 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 연 최대 강우자료의 잔차를 추출하였다. 추출된 잔차와 외부인자 사이의 상관성분석을 실시하였다. 8개 지점(강계, 삼지연, 장진, 양덕, 함흥, 신포, 장전, 신계)에서 3개의 외부인자(AMJ, JAS, OND)가 경향이 있음을 확인하였다. 선정된 외부인자를 고려하여 비정상성 GEV모형을 구축하고 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, RCP4.5에서는 8개 지점 중 4개 지점이 현재기후 대비 미래극한강수량이 감소하는 경향을 보였고 3개 지점이 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 RCP8.5에서는 2개 지점이 감소하는 경향을 5개 지점이 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.425-437
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• 2013

본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교 분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1515-1519
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• 2006

본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.943-946
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• 2010

과거 시행된 수질오염물질의 농도규제 정책은 오염배출업소 증가로 인한 오염총량의 증가를 억제할 수 없어 수질개선에 한계가 나타났다. 이에 정부는 배출농도 규제방식의 수질관리로 4대강 상수원의 수질개선이 어려워 4대강 특별법 제정과 함께 목표수질기준 한도에서 유역의 오염물질 배출량을 총체적으로 관리하는 오염총량관리제도를 도입하였고, 현재 수질오염총량관리제도의 안정적 시행을 위해, 제 2단계 수질오염총량관리 대상물질 선정연구, 4대강 수계 수질오염총량관리 유황별 유달율 산정 방법 연구 등이 시행되고 있다. 이와 같은 오염총량관리를 위해서는 먼저 유역의 오염물질 발생현황과 배출 기작을 정량적으로 규명하고, 수질모델링을 실시하여 오염배출원별로 적정부하량을 할당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형을 이용하여 TMDL시스템을 지원하고 낙동강의 수질을 예측 평가 하고자 한다. 대상유역으로는 영주 다목적댐이 위치하게 되는 내성천과 낙동강을 선정하였으며 모의 입력자료로는 최근 3년간의 평균수질을 비교대상인 현재 상태로 설정하고, 해당유역의 발생배출량에 따라 2014년, 2019년, 2024년의 저수지 모의를 통해 하천모의의 입력자료로 사용하였다. 수질모델 적용을 위해 내성천이 유입되는 지점에서 8km상류의 예천(환경부 측정망)지점에서부터 양산천 유입 후 3km 지점까지 범위를 설정하였으며 모델 구간은 "낙동강수계 오염총량관리 기본계획" 수립시 적용한 구간을 고려하여 구성하였다. 내성천 상류 영주댐 건설 지점에서부터 낙동강 본류로 합류되기 전의 구간과 낙동강 본류 구간을 구분하였으며, 수리학적 지형학적 특성을 고려하여 구간(reach)으로 구분하고 각 구간을 1km 간격의 요소(element)로 세분화하여 총 96여개의 구간과 482여개의 요소로 구성하였다. 영주댐이 건설되는 가정하에 낙동강 본류의 유량조건별, 영주댐의 방류량 조건에 따른 내성천과 낙동강 본류의 수질변화 양상 분석결과, 저수시 보다는 갈수시에 수질농도의 저감효과가 크게 나타났으며, 영주댐의 연평균방류보다는 최대방류시에 내성천과 낙동강 본류의 저감효과가 큰 것으로 분석되었다. 또한 영주댐 건설로 인한 flushing 효과와 낙동강 상류의 안동댐과의 연계시에 낙동강에서 저감효과가 가장 크게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.1093-1107
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• 2008

매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권5호
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• pp.469-482
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• 2014

본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.441-441
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• 2015

북한의 수자원 현황을 분석하고 미래를 전망하는 일은 수자원 분야 전문가들의 공통된 관심사 중 하나이다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 제한된 자료로 인해 이에 대한 체계적인 성과가 구축되지 못한 것이 사실이다(안재현 등, 2010). 북한 수자원 현황과 관련해서 1994년 한국수자원공사의"북한 수자원 현황 및 개발 동향"에 대한 연구와 1996년 한국과학기술단체총연합회의"남북한 수자원 비교평가 연구"가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 2012년 7월 북한의 홍수피해에 대하여 북한지역의 빈약한 강우량 정보를 활용하여 위성으로부터 유도된 강우자료를 보정하여 북한지역의 홍수량을 산정하는데 활용할 수 있는 시계열 자료를 생성하는 것을 목적으로 하였다. 2012년 북한 홍수피해는 조선 중앙통신 보도에 의하면 6월 말부터 7월말까지 169명 사망, 400여명 실중, 144명 상해의 인명피해와 평안남북도, 자강도, 함경남북도 등 4만 3770여 가구가 침수되었으며, 농경지 피해는 6만 5280정보가 유실, 매몰, 침수(평안북도 2만 3400정보, 평안남도 2만 1900정보, 함경남도 5679정보, 함경북도 7220정보)의 피해를 입은 것으로 보도하고 있다(http://www.hani.co.kr/arti/politics/defense/545795.html). 한편, 북한의 기상수문국 통보에 의하면 2012년 장마가 시작된 이후 20일 동인 평균 강우량의 2배 가까운 비가 내렸으며, 특히 7월 19일 오후 9시부터 21일 오후 3시 사이 자강도 동신군에 413mm, 송원군에 383mm, 희천시에 322mm, 평안북도 태천군에 380mm, 향산군에 312mm, 동창군에 304mm의 폭우가 쏟아졌다고 조선중앙통신은 덧붙였다. 본 연구에서는 위성으로부터 유도된 강수자료 중 GSMaP_NRT자료를 활용하여 북한의 기상수문국에서 통보한 같이 기간의 강수량 자료를 분석한 결과 자강도 동신군 지역의 경우 총강우는 208.8mm로 분석되었으며, 평균강우는 9.49mm, 최대강우강도는 17.7mm/hr로 분석되었다. 두 자료의 총강우량에 대한 상대오차는 약 49.5% 정도의 오차가 있는 것으로 분석되었다. 위성강우 보정 방법으로 Immerzeel(2001) 등은 위성으로 관측된 시계열 자료와 지상계측된 시계열 자료를 분석하여 두 자료간의 평균과 표준편차를 이용하여 평균 및 표준편차 계수를 산정하여 위성자료에 대한 보정강우를 생성하는 방법을 제시한 바 있다. 본 연구에서는 위성으로부터 유도된 강우량 자료는 시계열 자료이나 지점계측 강우는 총강우만 존재하여 총강우에 대한 시계열 자료를 위성강수자료를 무차원화하여 지점계측의 위성 보정강우를 생성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.48-48
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• 2011

본 연구에서는 미래 기후변화가 하천 및 호소수질에 미치는 영향을 평가하고자 유역 수문-수질 모의가 가능한 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 호소수질 모의가 가능한 WASP(Water Quality Simulation Program) 모형을 연계운영하여 충주호를 포함하는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)에 적용하였다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 Change Factor Method로 상세화(Downscaling)하여 미래 기후자료(2020s, 2050s, 2080s)를 생산하였다. 미래 연평균 온도는 기준년도인 2000년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 먼저, SWAT 모형을 이용한 기후변화에 따른 댐 유입량은 39.8%(2080s) 증가는 것으로 분석되었으며 유역의 유출특성 변화로 인한 유사량은 지표유출변화에 기인하여 봄과 겨울에 증가하는 경향과 함께 -14.5%(2020s) ~ +27.3%(2080s)의 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 영양물질에 대한 오염부하량은 2080s에서 T-N이 증가추세를 보이며 최대 87.3% 까지 증가하는 반면, T-P는 유사량과 유사한 변화패턴을 보이며 최대 48.4%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 호소수질 모델링을 위한 충주호의 Segment 구성은 충주댐1 지점에서부터 충주댐4 지점까지 전체 수표면적 $65.7km^2$에 대하여 상층과 하층 총 760개로 구성하였으며, SWAT 모형에 의한 충주호 유입하천 소유역에서의 미래 유출 및 영양물질 자료를 WASP 모형의 초기값으로 입력하여 수체 내의 BOD, Chl-a, T-N, T-P 변화 분석을 실시하였다. 이와 같이 지구 온난화에 의한 기후변화는 강우특성 변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한 기상현상의 발생, 유역 물순환 체계 변화를 야기 시키므로서 수자원 부존량 변화에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기온상승에 따른 수온변화, 비점오염물질의 거동에도 변화를 초래하여 하천 및 호소 수질에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권4호
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• pp.433-449
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• 2006

최근 30년($1976{\sim}2005$년)간 기상청 60개 관측 지점의 자료를 이용하여 강수 현상의 시 공간 변동 특성에 대해 분석하였다. 남한 전체 연 평균 강수량은 약 1310 mm이고 남부지역과 경기/강원 지역에서 많고(약 1300 mm 이상) 경북내륙지역에서는 적으며(1100 mm 이하), 강수 일수는 주로 소백산맥 주변지역에서 약 100일 이상인 반면 경북 내륙지역에서는 90일 이하로 공간차가 크다. 강수현상의 경년 변동은 주로 강수량 및 강수일수가 많고 강수강도가 강한 남부지방과 영동지역, 소백산맥과 그 서쪽 지역 그리고 남부와 중부지역에서 각각 크다. 강수량의 경우 남해안 지역에서는 과우해와 다우해의 연 강수량 차이가 최대 800 mm에 이를 정도로 경년 변동이 크다. 강수 현상의 계절 변동(여름집중도)은 경년 변동에 비해 지리적 환경(해발고도, 해안/내륙, 태백산맥의 동쪽/서쪽)에 더 밀접하게 연관되어 발생하고있다. 남해안(동해안) 지역에서는 봄, 여름과 가을의 강수비율이 각각 20(16)%, 53(53)% 및 20(24)%로 강수의 여름집중도가 약한 반면, 경기 내륙 지역에서는 봄, 여름과 가을의 강수비율이 각각 18%, 60%, 18%로 여름 집중도가 강하다. 또한 남한 전체 평균 여름 강수량 비율이 약 55%로 허창회와 강인식(1988)의 연구 결과 보다 약 5% 정도 높게 나타나 최근 강수의 여름 집중도가 심화되고 있음을 제시한다. 집중 호우 및 연강수량에 대한 집중 호우의 비율과 연강수량과의 상관계수가 각각 0.92와 0.75로 나타나 집중 호우의 발생 빈도가 연강수량에 비례해서 높아짐을 제시한다. 강수량은 해발 고도와 밀접하게 관련되어 있으며 강수량에 대한 지형의 영향은 강수량에 비례하게 증가된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.416-416
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• 2018

본 연구는 과거자료와 기후변화 시나리오의 강수자료를 고려하여 유역 간 도수 사업의 용수공급량을 효과적으로 결정하는 방안을 제안하였다. 1985년 1월 ~ 2017년 6월까지 과거자료와 2011년부터 2100년까지의 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5 및 8.5 시나리오에 대해 각각 적용하였다. 청미천의 유량은 SWAT 모형을 이용하였는데 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 최적 매개변수를 산정하였다. 본 연구는 도시 농촌 복합유역인 청미천 유역을 대상으로 하였으며 국토교통부가 고시한 원부교 지점의 하천 유지유량($0.96m^3/s$)의 연간 불만족일수를 분석하였다. 청미천 유역을 대상으로 현재 설치하고 있는 약 $30,000m^3$/일 규모의 용수 공급시설의 적용에 따른 불만족일수에 대하여 과거 강우자료를 이용하여 분석한 결과, 시설 적용 전 불만족 일수는 평균 54.94일/년이었고 적용 후에는 불만족일수가 평균 45.33일/년으로 10.61일/년이 감소하였다. 미래 기후변화 시나리오에 대해 분석하면 적용 전의 RCP 4.5의 평균 불만족일수는 65.99일/년이며 적용 후에는 11.82일/년이 감소한 54.17일/년으로 나타났다. RCP 8.5에서는 평균 불만족일수는 49.16일/년에서 39.16/년일 으로 10.0일/년이 감소하였다. 즉 현재 사업규모로는 하천유지유량 만족일수가 여전히 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오를 고려하여 최소최대후회도 접근법을 토대로 효과적인 유지 용수공급량을 결정하는 방법을 적용하였다. 단위 용수공급량이 증가할 때마다 늘어나는 불만족일수 감소량에 대해 연도별로 다른 값 중에 최댓값과의 차이를 후회도로 정의하고 용수공급량 별로 최대 후회도를 산정하였다. 이 중 최솟값을 나타내는 용량을 선택한 결과 RCP4.5는 $110,000m^3$/일, RCP8.5는 $90,000m^3$/일로 도출되었다.