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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강부식 (단국대학교 토목환경공학과) 류승엽 (단국대학교 토목환경공학과) 문수진 (단국대학교 토목환경공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
발행연도
2010.1
수록면
1,605 - 1,609 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2012

기상청 RCM전망의 다지점 인공신경망 상세화를 통한 합천댐 유역의 장기유출 전망
강부식 ,  문수진 ,  김정중 한국수자원학회 학술발표회 2012.01 학술대회자료

2011

중규모수치예보자료의 정량적 강수추정량 개선을 위한 인공신경망기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회논문집 2011.01 학술저널
다지점 인공신경망을 이용한 한강수계 기후전망
강부식 ,  문수진 ,  김정중 한국수자원학회 학술발표회 2011.01 학술대회자료

2010

인공신경망 Downscaling모형에 있어서 최적신경망구조 선택기법
강부식 ,  류승엽 ,  문수진 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료

2009

인공신경망모형을 이용한 대규모 대기모형모의결과의 댐유역스케일에서의 지역화기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료

2008

인공신경망과 중규모기상수치예보를 이용한 강수확률예측
강부식 ,  이봉기 대한토목학회논문집 B 2008.09 학술저널
가강수량과 인공신경망을 이용한 중규모수치예보의 강수확률예측 개선기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회 학술발표회 2008.01 학술대회자료

초록· 키워드

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CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.
#인공신경망 #민감도 분석 #Artificial Neural Network #GCM

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