본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법에 있어서는 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법의 정확도를 평가하였으며, 장 단기간을 구분하는 방법과 함께 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법을 적용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 세 가지 형태의 강우강도식 중에서 가장 높은 정확도를 얻을 수 있는 것은 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식인 것으로 나타났고, 기존의 선형회귀분석을 통해서 매개변수를 추정하는 것보다 다목적 유전자알고리즘을 적용한 결과가 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.
In this study, the separation of short and long durations for estimation the parameters of IDF curve is suggested by using Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). Objective functions are to minimize root mean squared error (RMSE) and relative RMSE between observed and computed values. The criteria for separation are two; the first one is to estimate more precisely the parameters of IDF curve and the second is to make a single IDF curve without non-continuous duration point. For this purpose 22 rainfall recording gauges operated by Korea Meteorological Administration are selected and three IDF curves that are used generally in South Korea are tested. The result shows that the IDF curve developed by Heo et al. (1999) would be the best of three tested IDF curves, and the suggested parameter estimation method using MOGA can compute more reliable parameters compared with empirical regression analysis.
