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Crisisonomy
Study on Water Level Prediction Based on Artificial Neural Network Model
인공신경망 모형을 이용한 하천 수위예측에 관한 연구
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- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
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- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제17권 제7호 (2021.07)바로가기
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- 페이지
- pp.71-82
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A402147
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원문정보
초록
- 영어
- In this study, artificial neural network model was constructed in order to predict the water level. The target stream is the main stream between Yongdam Dam and Daecheong Dam in the Geum river Basin, and as input data at the upstream, the observation water level at the Sutong and the Hotan observatory and the water level at the Songcheon observatory, which is a tributary, are considered as input data. As an output value, an artificial neural network model was constructed to predict the water level of the Okcheon station at the downstream with 3 hours and 6 hours lead time. The artificial neural network model was constructed around a single hidden layer, and the sensitivity to the prediction accuracy of three learning variables was analyzed: Epoch number, Batch size, and Learning rate. For training, testing, and validation of artificial neural networks, learning was conducted using observed water level data for 13 years from 2000 to 2012, and water level data for two years from 2013 to 2014. The optimal model was selected through the used test. In addition, water level prediction from 2015 to 2016 was performed using the selected optimal model.
- 한국어
- 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예 측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본 류이며, 상류단 입력자료로서 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수 위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측 하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망 모형의 구성은 단일 히든레이어를 중심으로 이 루어졌으며, Epoch number, Mini-batch size, Learning rate의 3가지 학습변수의 예측정확도에 대한 민 감도를 분석하였다. 인공신경망의 학습(Training), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구범위 및 방법
1. 인공신경망
2. 연구대상지역
3. 신경망 모형의 구성
Ⅲ. 적용 결과
1. 최적 모형 선정
2. 적용 및 결과
Ⅳ. 결론 및 고찰
감사의 글
References
국문초록
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
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
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