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본 연구에서는 도로기상정보체계에서 습득할 수 있는 노면온도자료를 활용하여 신경망 이론을 통해 노면온도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위해 수집된 노면온도자료(노면온도, 대기온도, 대기습도)를 가지고 1시간, 2시간, 그리고 3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 신경망을 설계하였다. 청원-상주간 고속도로를 대상으로 모형을 수행한 결과, 예측치와 관측치에 대한 편차의 표준편차가 1시간 예측인 경우 0.55℃, 2시간 예측인 경우 1.27℃, 3시간 예측인 경우 1.43℃를 나타났다. 또한 예측된 노면온도를 실제 관측한 자료와 비교한 결과 R2 값이 각각 0.985, 0.923, 0.903으로 나타나 모형의 설명력이 높은 것으로 판단된다.
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1. [단행본] - Beale R. / 1994 / Neural Computing: An Intro / Institute of Physics Publishing : 240 ~
2. [학술지(정기간행물)] - Bodri L. / 2001 / Precipitation Prediction with Neural Networks / Acta Geod. Geoph. Hung. 36 : 207 ~ 216
3. [학술지(정기간행물)] - Bodri L. / 2000 / Prediction of Extreme Precipitation Using a Neural Network, Application to Summer Flood Occurrence in Moravia / Adv. Eng. Soft. 31 : 311 ~ 321
4. [학술지(정기간행물)] - Chapman L. / 2005 / A Geomatics-based Road Surface Temperature Prediction Model / Science of The Total Environment 360 : 68 ~ 80
5. [학술지(정기간행물)] - Crevier L. P. / 2001 / METro: A New Model for Road-Condition Forecasting in Canada / Journal of Applied Meteorology 40 : 1226 ~ 1240
2. [학술지(정기간행물)] - Bodri L. / 2001 / Precipitation Prediction with Neural Networks / Acta Geod. Geoph. Hung. 36 : 207 ~ 216
3. [학술지(정기간행물)] - Bodri L. / 2000 / Prediction of Extreme Precipitation Using a Neural Network, Application to Summer Flood Occurrence in Moravia / Adv. Eng. Soft. 31 : 311 ~ 321
4. [학술지(정기간행물)] - Chapman L. / 2005 / A Geomatics-based Road Surface Temperature Prediction Model / Science of The Total Environment 360 : 68 ~ 80
5. [학술지(정기간행물)] - Crevier L. P. / 2001 / METro: A New Model for Road-Condition Forecasting in Canada / Journal of Applied Meteorology 40 : 1226 ~ 1240
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