The adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) which had a success for time series prediction and system control was applied for modeling the hourly runoff at the Gapcheon watershed. The ANFIS used rainfall as the input and runoff as the output. The ANFIS was trained by varying the various simulation factors such as mean areal rainfall estimation, the number of input variables, the type of membership function and the number of membership function. The root mean square error (), mean peak runoff error (), and mean peak time error () were used for validating the ANFIS simulation. The results showed that the ANFIS predicted runoff was in good agreement with the measured runoff and the validation errors of ANFIS were small when the ANFIS was trained using 3 or 4 input variables, and triangular or P-sigmoid membership function consisting of two membership functions. The ANFIS is useful for modeling the hourly runoff and has an advantage over the physically based models because the model construction of ANFIS based on only input and output data is relatively simple.
우리나라의 기후특성상 여름철에 집중되는 태풍 및 국지적인 집중호우로 인하여 매년 홍수피해를 입고 있으며 이로 인한 인명피해 및 재산피해가 점점 증가하고 있다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 유역 내의 강우량을 통하여 유역 출구 지점에서 발생하는 첨두유량을 예측하고, 그에 따른 대비를 세우는 것이 무엇보다 중요하다. 하지만 유역 내 수문 시스템의 비선형성과 불확실성, 그리고 시공간적인 복잡성으로 인하여 물리적인 시스템을 구축하여 정확한 첨두유량을 예측하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 유역 내 강우 관측소에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 제어 및 예측 분야에서 뛰어난 예측정확성을 보이고 있는 ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형을 갑천 유역에 적용하였다. 입력자료인 강우량 산정 방법과, 지체시간의 결정, ANFIS의 구조를 결정하는 소속함수의 종류와 수를 다양하게 변화시킴으로써 관측치에 가장 잘 맞는 입력자료의 구성과 ANFIS의 구조를 결정하여 정확한 첨두유량을 예측하기위하여 연구를 진행하였다. 모의 결과 산술평균법으로 구한 면적 강우를 2시간 지체시킨 입력자료를 바탕으로, ANFIS의 구조를 2개의 삼각형 함수로 하였을 때의 결과가 가장 우수함을 알 수 있었다.