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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국습지학회 한국습지학회지 한국습지학회지 제22권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
106 - 112 (7page)

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습지는 수문, 환경, 생태학적으로 중요한 기능 및 역할을 하며, 특히 습지 내의 수위는 습지의 기능과 환경 등 다양한 분석을위해 필수적인 자료이다. 그러나 습지는 수위자료를 측정하지 않는 미계측 지역이 많기 때문에, 수위 예측에 대한 연구는 매우미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 습지의 수위를 예측하기 위해 다중회귀분석, 주성분회귀분석, 인공신경망, DNN을 활용하여 수위 예측모형을 개발하였다. 대상지역으로 경상남도 양산시에 위치한 금정산 산지습지를 선정하였고, 2017년 4월부터2018년 7월까지의 수위 측정자료를 종속변수로 사용하였다. 수문자료와 기상자료를 독립변수로 사용하였다. 예측력 평가결과최종 모형으로 선정된 DNN을 활용한 수위 예측모형의 예측력 평가결과 RMSE는 6.359, NRMSE는 18.91%로 비교적 산지습지의 수위를 잘 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 활용한다면 기존의 미비하였던 미계측 지점의 수위를 활용한 습지유지 및 관리 기법 개발에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
#Deep Learning #Mountain Wetland #Principal Component Analysis #Artificial Neural Network

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참고문헌 (14)

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Bittmann, E / 1965 / Der Biologische Wasserbau an den Bundesstrassen / Bundesanstalt f. Gewaesserkunde :1~56 google schola 변성준 / 2014 / 하천수위의 단기 예측을 위한 수위 및 강우량 계측정보의 활용 / Crisisonomy 10(2):247~264 dbpia Castillo, J.M.M / 2018 / Water Level Prediction Using Artificial Neural Network Model / Int. J. Appl. Eng. Res 13:14378~14381 google schola Chau, K.W. / 2006 / Particle swarm optimization training algorithm for ANNs in stage prediction of shing mun river / J. Hydrol 329:363~367 google schola 전환돈 / 2013 / 상하류 수위 특성을 기반으로 한 홍수예경보 기법 / 한국방재학회논문집 13(6):367~374 dbpia

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