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초록

영어

Due to recent unusual climate change, flood happen frequently in Korea. Heavy rainfall increase the damage caused by the flooding. It is cause heavy losses of both life and property every year. Flood hazard mitigation measures consist of structural and non-structural mitigation. Most of flood disaster predictions belong to non-structural mitigation. Neural network is proper to solve non-structural problem. Because it is consider only inputs and outputs to construct model. Real-time water level forecasting model was used to construct artificial intelligence neural network. and it was applied to be a highly suitable tool producing a high water level stage forecasting accuracy at Gidae(No.2) of Bocheong stream, which is IHP representative basins. As a result, neural network was proved to be outstanding model for the water level forecasting in the Bocheong stream catchment.

한국어

최근 우리나라에는 기상변화로 인한 영향으로 홍수가 빈번히 발생하고 있다 집중호우는 홍수로 인한 피해를 가중시키는 역할을 하며 매년 많은 사상자와 재산피해를 유발한다. 홍수위험 저감대책에는 구조적인 대책과 비구조적인 대책이 있다. 대부분의 홍수재해 예측의 문제는 비구조적인 대책에 속한다. 신경망 모형은 입력과 출력만을 고려하여 모형을 구성할 수 있기 때문에 비구조적인 문제를 다루기에 적합하다. 인공지능 모형인 신경망 모형을 이용하여 수위예측이 가능한 모형을 구성하고 IHP대표유역 중 하나인 금강 보청천 유역의 기대지점에 적용하였다. 그 결과 신경망 모형은 중소하천유역인 보청천유역에서 홍수위 예측을 위한 우수한 모형으로 판단되었다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 신경망 이론
  1. 다층신경망
  2. 역전파 알고리즘
 Ⅲ. 대상유역 및 자료
  1. 대상유역
  2. 입력자료
  3. 자료의 전처리
 Ⅳ. 모형의 적용 및 결과
  1. 모형의 구성
  2. 모형의 선별기준
  3. 학습을 통한 모형의 검증
  4. 실시간 수위예측 결과
 Ⅴ. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 전계원 [ 강원대학교 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국위기관리논집 [Crisisonomy]

• 간기

  월간

• pISSN

  2466-1198

• eISSN

  2466-1201

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351