신경망 이론과 수리학적 홍수추적에 의한 홍수예측에 관한 연구
기관명 | NDSL |
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저널명 | Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집 |
ISSN | 1226-6280,2287-6138 |
ISBN |
저자(한글) | 지홍기,추연문 |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2014-01-01 |
초록 | 최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 단시간에 집중되는 국지성 호우와 돌발성 호우로 인하여 많은 인명 및 재산피해가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 국지적 집중호우와 돌발홍수의 특성을 연구하고 이를 데이터 마이닝 기법에 의한 홍수예측에 관한 연구를 적용하여 낙동강 유역의 국지적 집중호우와 돌발홍수에 대처할 수 있는 홍수예측모형을 구축하였다. Data Mining 기법인 신경망 이론과 하도의 수리학적 홍수추적을 사용한 모형을 구축하여 1989년 7월에서 1999년 9월 사이의 홍수사상을 대상으로 낙동 지점과 일선교 지점에서의 관측수위와 경사면적법의 홍수위를 비교하여 검증하였다. 본 연구에서는 대상유역을 3가지 Case로 구분하여 각 지점에 따른 홍수량, 수위에 의한 수리학적 홍수추적 모형을 구성과 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 수위곡선을 비교분석하였으며, 실측 수위와 모형에 의해 예측 수위를 비교평가였다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201408739560600 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | datamining 기법,신경망이론,홍수예측,홍수추적,datamining method,neural network theory,flood predict,flood routing |