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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서영민 (경북대학교 과학기술대학 건설환경공학과) 김성원 (수자원개발.동양대학교 철도건설안전공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
발행연도
2018.1
수록면
351 - 354 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

다변량 적응 회귀 스플라인을 이용한 증발접시 증발량 모델링
서영민 ,  김성원 한국수자원학회 학술발표회 2018.01 학술대회자료

2017

Deep learning 이론을 이용한 증발접시 증발량 모형화
서영민 ,  김성원 한국수자원학회 학술발표회 2017.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

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