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자료 지향형 수위예측 모형의 비교 분석
Comparison and analysis of data-derived stage prediction models

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  • 발행기관
    한국습지학회 바로가기
  • 간행물
    한국습지학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제13권 제3호 (2011.12)바로가기
  • 페이지
    pp.547-565
  • 저자
    최승용, 한건연, 최현구
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A167362

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원문정보

초록

영어
Different types of schemes have been used in stage prediction involving conceptual and physical models. Nevertheless, none of these schemes can be considered as a single superior model. To overcome disadvantages of existing physics based rainfall-runoff models for stage predicting because of the complexity of the hydrological process, recently the data-derived models has been widely adopted for predicting flood stage. The objective of this study is to evaluate model performance for stage prediction of the Neuro-Fuzzy and regression analysis stage prediction models in these data-derived methods. The proposed models are applied to the Wangsukcheon in Han river watershed. To evaluate the performance of the proposed models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient(NSEC), mean absolute error(MAE), adjusted coefficient of determination(R*2). The results show that the Neuro-Fuzzy stage prediction model can carry out the river flood stage prediction more accurately than the regression analysis stage prediction model. This study can greatly contribute to the construction of a high accuracy flood information system that secure lead time in medium and small streams.
한국어
수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 기본 이론
  2.1 뉴로-퍼지 모형
  2.2 회귀분석 모형
 3. 모형의 구축
  3.1 대상유역 및 자료
  3.2 뉴로-퍼지 수위예측 모형 구축
  3.3 회귀분석 수위예측 모형 구축
 4. 모의결과 및 비교검토
 5. 결론
 감사의 글
 참고문헌

키워드

자료 지향형 모형 뉴로-퍼지 회귀분석 수위예측 Data-derived model Neuro-Fuzzy regression analysis stage prediction

저자

  • 최승용 [ Choi, Seung Yong | 정회원ㆍ국립방재연구원 책임연구원 ]
  • 한건연 [ Han, Kun Yeun | 정회원ㆍ경북대학교 공과대학 건축ㆍ토목공학부 교수 ]
  • 최현구 [ Choi, Hyun-Gu | 비회원ㆍ교신저자ㆍ경북대학교 공과대학 건축토목공학부 박사과정 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국습지학회 [Korean Wetlands Society]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    자연과학>기타자연과학
  • 소개
    습지보전에 관한 특성 및 이용현황을 파악하여 습지의 보전과 개발의 조화방안을 조사 및 연구하고 람사협약 등 국제협력에 동참하여 습지보전에 기여함

간행물

  • 간행물명
    한국습지학회지 [韓國濕地學會誌]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-6031
  • eISSN
    2384-0056
  • 수록기간
    1999~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 472 DDC 570

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