Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

한반도는 강우량의 계절적 편차가 크게 나타나 효율적인 수자원 관리를 위해 지역별 강우 모니터링이 중요하다. 현재의 강우 모니터링은 지점 관측을 중심으로 조밀하게 수행되고 있으나, 기후변화의 가속화에 따라 보다 정밀한 공간 해상도의 강우 관측자료가 요구되고 있다. 본 연구에서는 한반도의 다양한 토양 및 강우 조건에서 SM2RAIN의 강우 추정 성능을 평가하고, 지점 및 공간 토양수분 자료를 활용하여 monsoon 기후에서의 적용 가능성을 분석하였다. 연구 결과, 지점 토양수분 자료를 활용한 SM2RAIN은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 0.52~0.94, 상관계수(R) 0.73~ 0.97, Root Mean Square Error (RMSE) 6.09~29.44 mm/hr의 통계 지표를 보여 보성지역 이외에는 강우 모의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 반면에, SMAP L4 토양수분 자료를 활용한 강우 추정은 시간 및 공간 해상도의 제약으로 NSE 0.33~0.67, R 0.57~0.83, RMSE 10.09~20.25 mm/hr의 통계 값을 나타내어 지점 자료 대비 정확도에서 차이가 있었으나, SMAP L4 자료는 중·장기 강우 예측에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 SM2RAIN의 매개 변수를 최적화함으로써 정확하고 신뢰성 있는 강우 추정이 가능함을 확인하였다.

기후변화로 인한 집중호우의 증가로 도시침수의 발생 빈도가 높아짐에 따라, 침수 위험 지역에서의 신속한 대응을 위해 2차원 침수해석 정보가 필요하다. 하지만, 기존 물리과정 기반 모형은 고해상도 침수 정보 생산에 높은 계산 비용이 요구되어 실시간 활용에 한계가 있다. 본 연구에서는 물리과정 기반 모형의 도시침수 공간분포 해석 결과를 신속하고 정확하게 모사할 수 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 부산 온천천 유역을 대상으로 물리과정 기반 모형으로 다양한 가상 강수 시나리오에 대해 10 m 공간해상도의 2차원 침수 정보를 생성하고, CNN 모형을 훈련시켰다. 모형의 검증에는 2014년과 2020년의 두 가지 과거 침수 사상에 대한 물리모형 대비 최대 침수심 해석 재현성을 HR (Hit Rate), FAR (False Alarm Ratio), CSI (Critical Success Index) 등의 정량지표로 평가하였다. 또한, 딥러닝 모형에서 강수량의 시간 변동성이 미치는 영향을 평가하기 위해 강수 입력의 시간 범위(강수 윈도우)에 따른 민감도 분석을 수행하였다. 모의 결과, 2014년 침수사상은 HR 0.98, FAR 0.12, CSI 0.85, 2020년 침수사상은 HR 0.92, FAR 0.19, CSI 0.76 로 CNN 모형이 기존 물리모형 대비 침수 공간분포를 적절하게 재현함을 확인하였다. 강수 윈도우 분석 결과, 2014년 사상에서는 6시간, 2020년 사상에서는 2시간 범위를 입력할 때 CNN 모형의 성능이 최적이었다. 또한, 딥러닝 기반 모형은 물리과정 기반 모형의 순차 계산 대비 연산 시간을 약 98%, 병렬 계산 대비 약 90% 단축할 수 있어 준실시간에 가까운 효율적 침수 예측이 가능함을 확인하였다. 제안된 딥러닝 기반 모형은 계산 효율성과 정확도 측면에서 물리과정 기반 모형의 대안으로 활용 가능하며, 도시 침수 예측 및 조기 경보 시스템의 운영을 위한 효율적인 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.

국내 수도관의 보급률은 99% 이상이며, 이에 노후 수도관이 증가하고 있고, 상수관로 내 수리 및 수질 사고의 발생 위험을 높여 대책 마련이 시급한 실정이다. 적수 및 유충 사고 등 상수도에서 발생할 수 있는 다양한 사고에 대비하기 위하여 최근 실시간 모니터링 계측기가 관로에 설치되고 있고, 계측된 데이터를 활용한 연구의 중요성이 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 LSTM (Long Short-Term Memory) 방법을 이용하여 미래 상수도관 내 수리 및 수질 데이터를 예측하고자 하였다. 인천광역시 서구 소블럭의 유량, 수압, 잔류염소, pH 등 2개월의 시 단위 실시간 계측 데이터를 수집하였고, 결정계수와 RMSE (Root Mean Square Error)를 이용하여 LSTM 기법의 예측 정확도를 평가하였다. 장래 7일간의 상수도 인자별 데이터를 예측한 결과, 유량의 경우 R²가 최대 0.91로 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 전기전도도, 수온, 잔류염소의 경우 0.8 이상의 값으로 높은 정확도를 보여주었다. 반면 수압의 경우 0.019의 낮은 값을 보여주었는데, 이는 LSTM 모델은 활용하는 데이터의 연속성 유무에 따라 예측 정확도에 영향을 받는 것으로 시사된다. LSTM을 통한 실시간 계측 데이터의 예측 결과는 상수도 관리와 사고 예방에 중요한 정보로 활용될 수 있으며, 사고 발생 시 대응 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 장파에 의해 발생하는 단극성 와류의 삼차원 유동 구조와 난류 특성을 분석하기 위해 large eddy simulation 기법을 활용하였다. 오리건 주립 대학교의 삼차원 조파 수조에서 수행된 수리모형실험을 기반으로, 수치모형실험 결과를 와류 중심부의 이동 경로와 속도장과 비교하여 검증하였다. 표면장력 계수를 추가적으로 고려하면서 앙상블-방위각 평균된 자유수면 유속 성분의 수렴성이 시간이 지남에 따라 증가하는 경향을 보였다. 또한, 표면장력 계수의 증가로 앙상블-방위각 평균 유속이 수리모형실험과의 오차가 감소하면서, 추가적인 수치모형실험의 타당성이 입증되었다. 각 방향에 따른 운동 에너지를 비교한 결과, 수심 방향 에너지가 다른 방향 에너지에 비해 상대적으로 작아, 단극성 와류 흐름이 준 이차원 흐름임을 나타낸다. 이와 같은 맥락에서, 방위각 속도 스펙트럼은 등방성을 유지하였으나 수심 방향 속도 스펙트럼은 더 높은 소산율 기울기를 나타내어 준 이차원 흐름 특징을 재확인하였다. 단극성 와류의 난류 에너지는 수심 방향으로 비교적 균일하나 국부 전단력과 재순환에 의해 난류 생성율의 수직 분포는 비균일하였으며, 난류 소산율 또한 수직 분포에서 국부 전단력의 영향으로 비균일성을 보였다.

본 연구에서는 2004년부터 2014년까지 제주도 내 25개 지점에서 수집된 강우-유출 자료를 분석하여 제주도 하천의 유출 특성을 분석하였다. 연구 결과, 지점별 유출 발생 최소 강수량은 평균 38.2 mm로 나타났으며, 지점에 따라 12.6 mm에서 72.0 mm까지 큰 차이를 보였다. 특히 고도가 높은 한천6 지점에서는 12.6 mm 이상의 강수량에서 유출이 발생한 반면, 병문천3 지점에서는 72 mm 이상의 강수량에서만 유출이 발생하였다. 유출사상별 분석 결과, 천미천3 지점에서 평균 51.2%로 가장 높은 유출률을 보였고, 강정천2 지점에서는 7.1%로 가장 낮은 유출률을 기록하였다. 전체 유출 사상의 약 43%가 유출률 10% 미만으로 분석되었으며, 유출사상 중 100% 이상의 유출률을 기록한 사상도 일부 관측되었다. 유출 지속시간은 최소 0.17시간에서 최대 214.7시간까지 다양한 범위를 보였으며, 평균 지속시간은 21.5시간으로 나타났다. 전체 유출 사상 중 약 67.7%가 24시간 이내에 종료되었으며, 지점별로는 서부 지역 배수로 지점에서 유출 지속시간이 짧고, 남부 지역의 효례천2 및 송천 지점에서 지속시간이 길었다. 또한 각 연도별로 발생한 강수 총량과 유출 총량을 바탕으로 연도별 유출률을 산정하였다. 연도별 유출률은 0.04%에서 120%까지 매우 다양한 분포를 보였으며, 금성천 지점에서 2007년 유출률이 120%로 가장 높게 나타났다. 반면, 강정천2 및 신흥천 지점 등에서는 일부 연도에 유출률이 2% 미만으로 매우 낮은 값을 기록하였다. 25개 지점의 연평균 유출률은 약 14.4%로 분석되었으며, 서부 지역 배수로 지점들의 연평균 유출률이 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구는 제주도 하천의 유출 특성에 대한 종합적인 이해를 제공하며, 이러한 결과는 향후 수자원 관리 및 홍수 예측, 통합수자원관리 계획 수립 등에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 과거 한반도에 큰 피해를 입힌 태풍들을 합성하여 가상시나리오를 구성하고, 이를 통해 제주도와 남해안의 폭풍해일 위험성과 취약성을 조사하였다. 검증된 유한요소법 기반의 ADCIRC (Advanced CIRCulation) 모델을 활용하여 다양한 시나리오에서 폭풍해일을 모의하였다. 제주도, 서남해안, 동남해안의 67개 지점을 대상으로 최대 폭풍해일고, 시간파형, 체적비 등을 분석한 결과, 태풍 매미가 최강 세력일 때 상륙하는 Maemi-S2/S3 시나리오에서는 만 지역에서 특히 높은 해일고가 발생하였으며, Sarah-S2와 Sarah-S3 시나리오에서도 비슷한 경향을 보였다. 반면, Hinnamnor-S2/S3 시나리오는 전반적으로 해일고가 낮았으나, 일부 지역에서 높은 해일고를 기록했다. 태풍 매미에 의한 해일피해가 심각했던 동남해안에서 Maemi-S2/S3 시나리오의 체적비는 Maemi-S1 대비 2.89배 증가하였으며, 호안높이 1 m를 고려했을 때 2 m 이상의 해일고를 나타낸 지점에서는 월파 가능 체적비가 Maemi-S1 대비 6.66배로 크게 증가한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 해일고뿐만 아니라 월파 가능 체적이 동남해안 침수 피해 예측에 중요한 요소임을 확인하였다.

본 연구에서는 지속가능한 하구 담수호 수자원 관리방안 마련을 위해 기후변화, 토지이용 변화 등의 미래 환경 변화에 따른 하구 담수호 이수 및 치수 지속가능성을 평가하였다. 이를 위해 미래 환경 변화 자료를 구축하고 유역-호소 연계 모형을 이용하여 담수호 수자원 변화를 모의하였다. 또한, 신뢰도, 회복도, 취약도 지표 기반의 수자원 지속가능성 지수를 산정하여 현재 담수호 관리방안의 지속가능성을 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 현재 간월호의 관리수위 운영 방안은 미래에는 이수, 치수 문제를 발생시킬 것으로 분석되었으며, 이수 지속가능성 지수와 치수 지속가능성 지수는 각각 0.2~1, 0.65~1의 범위로 나타났다. 현재 담수호의 관리방안에서는 이수 지속가능성이 치수 지속가능성보다 낮은 것으로 분석되었으며 이는 담수호의 이수, 치수 설계빈도의 차이와 담수호의 인위적 배수가 가능한 특성 때문으로 사료된다. 이에 비홍수기 관리수위 상향 방안에 따른 지속가능성 변화를 분석하였으며 그 결과, 이수 측면에서 실패 발생 횟수가 감소하였으며 이수 지속가능성 지수가 약 0.2에서 0.75로 증가하여 이수 지속가능성이 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 이 관리방안은 이수 측면에서 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 치수 지속가능성이 낮아질 것으로 예상되어 추가적인 치수 측면의 방안 마련이 필요할 것으로 보인다. 본 연구는 미래 환경 변화를 고려하여 담수호 관리방안에 따른 지속가능성을 정량적으로 평가 방법을 제안하였다.

본 연구는 우리나라 61개 관측소를 대상으로 4개(Parametric Linear, PL; Parametric Scale, PS; Empirical Quantile Mapping, EQM; Multivariate Bias Correction using N-dimensional Probability Density Function Transform, MBCn)의 Quantile Mapping (QM)방법을 사용하여 일 강수량을 보정하고 6개(r10 mm, r20 mm, SDII, R95ptot, R99ptot, Rx1day)의 강수 지수와 5개(Percent bias, Mean absolute error, Kling-Gupta efficiency, Euclidean Distance, Jensen-Shannon divergence)의 평가지표를 통해 14개의 Coupled Model Intercomparison Project Phase (CMIP)6 General Circulation Model (GCM)의 과거 재현성을 평가하였다. 또한, 다기준의사결정기법 중 Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)를 사용하여 GCM의 성능 기반 우선순위를 선정하고, entropy 이론을 적용하여 평가 요소에 대한 가중치를 산정하였다. 미래 예측에서는 Shared Socioeconomic Pathway (SSP)5-8.5 시나리오를 사용하여 각 GCM과 QM 방법에 따른 미래 강수량을 예측하고 TOPSIS 가중치에 기반한 Muli-Model ensemble을 구축하였다. 더 나아가, Reliability ensemble averaging을 통해 각 QM 방법별로 예측된 미래 강수량의 불확실성을 정량화하였다. 연구 결과로는 MBCn과 EQM은 과거 재현성에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특히 극한 강수 사상에 대한 보정 성능이 뛰어났다(MBCn-EVS:0.99, KGE:0.99, Pbias:0.42; EQM-EVS:0.94, KGE:0.97, Pbias:-1.2). 반면, PL은 재현성과 극한 강수량 보정 성능 모두 가장 낮았으며 관측값보다 최대 500 mm 이상 차이났다. MBCn의 미래 강수 예측은 SSP5-8.5의 온실가스 배출 추세를 잘 반영하였으나 PL은 극한 강수 사상에 대해서 전혀 반영하지 못했다. 또한, 신뢰도 분석에서 MBCn은 0.51로 가장 높은 신뢰도를 보인 반면, PL은 0.016으로 가장 낮은 신뢰도를 보였다. 본 연구는 편의보정 방법의 비교 및 불확실성 정량화를 통해 기후변화에 따른 강수 예측의 신뢰성을 높이고, 이를 바탕으로 정책 수립 및 수자원 관리 전략에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

토양수분은 수문순환, 그리고 지표와 대기 사이의 상호작용을 이해하는 데 중요한 요소이다. 이에 따라 국∙내외에서는 토양수분 모니터링과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 유럽우주국(European Space Agency)의 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 Random Forest (RF) 방법론을 활용하여 영산강 유역의 고해상도(10m) 토양수분 추정 모델을 개발하였다. 2015년 5월부터 2023년 8월까지의 SAR 영상과 4개의 지상 관측소에서 수집한 토양수분 자료를 훈련 및 검증 자료로 구분하여 모델을 개발하고 추정값에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 훈련 과정에 활용하지 않은 검증 자료와 RF 기반 모델을 통해 산정한 토양수분 추정값 사이의 통계적 분석을 수행한 결과, 상관계수(correlation coefficient; R)는 0.75, 일치도(Index of Agreement)는 0.83으로 유의미한 통계치를 도출하였다. 추가적인 검증을 위해 RF 기반 모델을 활용하여 유역 평균 토양수분을 산정하고 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5-Land 강수 및 Soil Moisture Active Passive (SMAP)/Sentinel-1 토양수분과 비교하였다. 검증 결과, 강수 사상에 따라 유역 평균 토양수분 추정값이 증가하는 경향(R = 0.30)을 나타내었다. 또한, SMAP/Sentinel-1을 활용하여 산정한 유역 평균 토양수분과 RF 기반 모델을 통해 산정한 유역 평균 토양수분을 각각 지점 관측자료와 비교하였을 때, RF 기반 모델(R = 0.37)이 SMAP/Sentinel-1 (R = 0.28)보다 높은 정확도를 나타내었다. 계절적으로는 가을에 가장 높은 유역 평균 토양수분(32.60%)을 나타내었고, 겨울에 가장 낮은 값(30.66%)을 나타내었다. 이러한 분석 과정을 통해, 본 연구에서 개발한 RF 기반 모델이 강수 사상과 계절 변동을 모의할 수 있는 것으로 판단하였다.

눈은 물순환과 기후 변화 관련 연구의 핵심 요소로, 농업, 에너지 생산, 방재 등 여러 산업과 사회적 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 남한을 대상으로 Multi-Layer Perceptron (MLP) 모델을 사용하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 적설 깊이 자료를 보정하였으며, 학습 결과의 통계 분석 및 공간 분포 분석을 통해 자료의 활용 가능성을 평가하였다. MLP 모델의 입력 자료로 LDAPS 적설 깊이, 지표면 온도, 순복사량과 NASA Digital Elevation Model (NASADEM) 자료 간의 조합을 구성하였으며, 이를 통해 각 데이터와 ASOS 적설 깊이 자료 간의 관계성을 파악하고자 하였다. Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상 관측 자료와 LDAPS 재분석 자료 및 MLP 모델 자료 간의 통계 분석 결과, MLP 모델은 상관계수와 RMSE가 각각 0.838, 0.048 m로 LDAPS의 오차를 효과적으로 보정하였다. 또한, LDAPS와 MLP 모델 자료의 공간 분포를 비교하였을 때, 기후 변화 및 이상 기후에 따른 적설량 변동이 자료에 반영된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 생산된 MLP 기반 적설 깊이 자료는 기후변화에 대응하는 기초 방재 자료로 활용 가능할 것이며, 추후 Long Short-Term Memory (LSTM)과 같은 시계열 자료 기반 예측 모델을 도입하여 우수한 성능의 예측 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 섬진강댐 상류 유역을 대상으로 기후변화 시나리오와 수문모형 보정자료의 특성이 미래 수문학적 가뭄 분석에 미치는 영향을 분석하였다. Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6)의 20개 General Circulation Models (GCMs)과 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오 (SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 이용해 미래 기후자료를 구축하였으며, Soil and Water Assessment Tool 모형을 이용해 미래 유출량을 추정하였다. 수문모형 보정자료의 길이와 보정 기간의 수문조건은 유출량 모의 성능에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 보정 기간의 수문조건은 보정자료 길이에 비해 더 큰 영향력을 가졌으며, 보정 기간과 검증 기간의 수문조건이 유사할 때 수문모형 모의 성능이 향상되었다. 미래 유출량은 사계절 중 봄철에, SSP 시나리오 중에서는 SSP5-8.5에서 과거 대비 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 수문모형 보정자료에 따른 극한 유출량의 차이는 평균 10% 내외로 수자원 관리에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. Streamflow Drought Index를 이용한 미래 수문학적 가뭄 분석에서는 기후변화 시나리오, GCM, 수문모형 보정자료에 따라 가뭄 발생 횟수에 차이가 나타났다. 이러한 차이는 3개월 지속기간의 가뭄에서 크게 나타났으며, SSP 시나리오, GCM, 수문모형 보정자료에 따른 가뭄 발생 횟수는 평균 35.1회, 심한 가뭄 발생 횟수는 약 20.7회로 나타났다. 본 연구 결과는 미래 수자원 관리를 위한 수문학적 가뭄 분석 시, 미래 기후 자료와 수문모형에 따른 변동성을 고려할 필요성을 확인하였다.

본 연구는 20만 세제곱미터 미만의 중소규모 저수지 하류부 주민 대피계획의 미흡한 문제를 해결하고자, 경상북도 경주시 유금저수지를 대상으로 공간 네트워크 분석을 활용한 대피지역 설정 및 재해대응 방안을 제시하였다. 침수 예측 시뮬레이션과 정량적 데이터 분석을 통해 보행 특성, 지형, 접근성을 반영한 대피 경로를 설계하였으며, 취약계층을 포함한 주민 중심의 대피계획을 마련하였다. 이에 기존 물리적 대응 중심의 대피계획이 가진 한계를 보완하고, 정밀 데이터 기반의 유연하고 효과적인 대피 전략 수립의 중요성을 확인하였다. 이는 이상기후와 재난 상황에서 주민 안전을 최우선으로 하는 신속하고 효율적인 대응 체계 구축에 기여할 뿐만 아니라, 재난 대응 체계의 고도화와 주민 중심의 안전 확보에 중요한 방향성을 제공할 것으로 기대해본다.

하천복원 시 수공구조물이 설치되는 경우 대부분 유수의 흐름에 대한 검토 및 평가가 수행되고 있으며, 하천의 지형적 특성은 충분히 고려되지 않고 있다. 본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 하폭이 제한된 조건에서 하폭의 변화에 따른 하도의 변화 및 특성을 수치모의하여 분석하였다. 하폭이 증가하면 습윤폭(wetted width)과 활성폭(active width)이 감소하며, 망상하천에서는 전체 습윤폭의 약 20~40% 범위를 유지하는 활성폭 비율이 나타났다. 무차원 유수력(dimensionless stream power)이 특정 값 이하로 감소할 경우, 단일 수로에서 망상하천으로 전환되는 과정에서 BI (Braiding Index)와 ABI (Active Braiding Index)가 급격히 증가하며 하도의 구조가 복잡해지는 양상이 나타났다. 수치해석 결과로 도출된 여러 매개변수 변화 특성은 기존 연구와 부합하는 것으로 나타났다. 이는 하천의 하폭 변화가 하천의 형태와 안정성에 중요한 영향을 미치며, 하천 복원 및 관리 과정에서 하폭 조정의 필요성을 뒷받침하는 근거로 활용될 수 있다.

본 연구에서는 유역의 홍수량을 산출하는데 적용하고 있는 한 유역의 단위유량도 첨두치는 강우 세기와 유역 규모에 따라 변동되는 것을 연구하였다. 이를 위해서 유역 규모별로 소규모 유역은 설마천 전적비교(8.5 km²), 중규모 유역은 초강 송천(619.0 km²), 대규모 유역은 평창강 영월1(1,615.8 km²)을 대상으로 1998년~2017년의 강우-유출 사상 중에 설마천 전적비교 유역은 82개 사상, 초강 송천 유역은 83개 사상, 평창강 영월1 유역은 91개의 사상에 대하여 단위유량도를 산출하였다. 이 과정 중에 유효강우는 Horton 모형을 적용하여 구하였고 단위유량도를 유도하는 과정에서 발생하는 진동을 제거하기 위해서 능형회귀법을 적용하였다. 유역 규모별 강우 세기와 단위유량도 첨두치의 정량적 관계를 멱함수 형태로 도출한 회귀식은 본문에 분석된 대로 일정량의 오차 및 분산을 포함하고 있지만 회귀식으로서의 물리적 관계를 나타냈다. 그리고 강우의 세기가 클수록 단위유량도의 첨두는 더 크고 빠르게 발생한다는 것을 보였다. 이는 강우에 대한 비선형적 유역의 유출 특성이다. 유역 규모에 따른 강우 세기와 단위유량도 첨두치의 관계식을 멱함수로 도출함으로써 특정 규모의 유역에서의 관계식의 경우 유역 규모에 따른 보간법에 따라 산출할 수 있음을 시험적으로 보여주었다. 본 연구의 성과를 통해 유역 면적의 규모가 강우 세기와 단위유량도의 첨두치 관계에 미치는 영향을 조사하여 단위유량도의 보완적 적용에 기초 자료를 제공하고자 하였다.