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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 19 - 31 (13page)
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지하수위 변동은 지반의 응력 상태에 변화를 일으켜 기초구조물의 지지력 및 침하에 직･간접적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상지역을 선정하여 지하수위 영향인자 분석을 수행하였다. 그 결과 대상지역에 따라 지하수위에 미치는 영향인자들이 각각 달랐으며, 규모가 큰 하천변에 위치한 도심지역의 경우 하천수위가 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자였으며, 지표면 포장율이 낮은 도외지역의 경우는 선행강우를 고려하기 위해 도입된 강우이동평균이 주요 인자였다. 또한, 여러 입력 인자 조합을 고려하여 인공신경망을 통한 지하수위를 예측을 수행하였다. 분석결과 주요 지하수위 영향인자가 지하수위 예측 성능에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 결과적으로, 인공신경망을 이용하여 지하수위를 예측할때, 적절한 지하수위 영향인자 평가가 수행되어야 하며 이를 예측에 적용할 필요가 있는 것을 나타낸다.
목차
Abstract
요지
1. 서론
2. 인공신경망(artificial neural network, ANN)과 지하수위 예측
3. 지하수위 영향인자 분석
4. 영향인자에 따른 지하수위 예측
5. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Ausilio, E. and Conte, E. (2005), “Influence of Groundwater on the Bearing Capacity of Shallow Foundations”, Canadian Geotechnical Journal, Vol.42, pp.663-672.
Batelaan, O., De Smedt, F., and Triest, L. (2003), “Regional Groundwater Discharge: Phreatophyte Mapping, Groundwater Modeling and Impact Analysis of Land-use Change”, Journal of Hydrology, Vol.275, pp.86-108.
Coppola, E. A., Rana, A. J., Poulton, M. M., Szidarovszky, F., and Uhl, V. W. (2005), “A Neural Network Model for Predicting Aquifer Water Level Elevations”, Groundwater, Vol.43, No.2, pp. 231-241.
Daliakopoulos, I. N., Coulibaly, P., and Tsanis, I. K. (2005), “Groundwater Level Forecasting Using Artificial Neural Networks”, Journal of Hydrology, Vol.309, pp.229-240.
Dawson, C. W. and Wilhy, R. L. (2001), “Hydrological Modelling Using Artificial Neural Networks”, Progress in Physical Geography, Vol.25, No.1, pp.80-108.
Batelaan, O., De Smedt, F., and Triest, L. (2003), “Regional Groundwater Discharge: Phreatophyte Mapping, Groundwater Modeling and Impact Analysis of Land-use Change”, Journal of Hydrology, Vol.275, pp.86-108.
Coppola, E. A., Rana, A. J., Poulton, M. M., Szidarovszky, F., and Uhl, V. W. (2005), “A Neural Network Model for Predicting Aquifer Water Level Elevations”, Groundwater, Vol.43, No.2, pp. 231-241.
Daliakopoulos, I. N., Coulibaly, P., and Tsanis, I. K. (2005), “Groundwater Level Forecasting Using Artificial Neural Networks”, Journal of Hydrology, Vol.309, pp.229-240.
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