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박성식 (부경대학교) 김병국 (한국가스공사) 김경회 (부경대학교)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제34권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
47 - 57 (11page)

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본 연구에서는 진해만의 단일 정점 장기 모니터링 자료를 사용하여 LSTM 모형을 이용한 DO 농도 예측 및 결정 트리 모형을 이용한 빈산소수괴 발생 예측 연구를 수행하였다. LSTM을 이용한 DO 농도 예측 결과, Hidden node의 수가 증가할수록 모형의 복잡도가 증가하여 많은 Epoch을 요구하는 모습을 보였으며, 예측 시간 간격이 증가할수록 긴 Sequence length에서 높은 정확도를 보였다. 결정 트리를 이용한 빈산소수괴 발생 예측 결과, 30 day 예측에서 빈산소수괴 미발생 예측 정확도는 6 6 .1%로 발생 예측 정확도의 37.5%보다 상대적으로 높게 나타났다. 이는 결정 트리 모형이 DO 농도를 관측값보다 고평가하여 나타난 결과로 판단된다.
#기계학습 #LSTM #결정 트리 #용존산소 #빈산소수괴 #진해만 #machine learning #LSTM(long short-term memory) #decision tree #dissolved oxygen #hypoxia water mass #Jinhae Bay

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과
4. 결론
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