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논문 기본 정보

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대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제26권 제1 B호
발행연도
2006.1
수록면
61 - 67 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

강우-유출 특성 분석을 위한 자기조직화방법의 적용
김용구 ,  진영훈 ,  박성천 대한토목학회논문집 B 2006.01 학술저널

2005

강우-유출특성 분석을 위한 자기조직화방법의 적용
김용구 ,  정천리 ,  진영훈 외 1명 대한토목학회 학술대회 2005.10 학술대회자료

초록· 키워드

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강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입ㆍ출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시ㆍ공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.
#Rainfall-Runoff #artificial neural networks #Kohonen network #self organizing map(SOM) #pattern classification #강우-유출 #인공신경망 #Kohonen 네트워크 #자기조직화 방법 #패턴 분류

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. SOM(Self-Organizing Map)의 기본이론
3. 대상지점 및 입력자료
4. 모형의 적용
5. 분석 및 결과
6. 결론
감사의 글
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