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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김창겸 (건국대학교 인프라시스템공학과 (주)해강기술) 전인식 (건국대학교 인프라시스템공학과) 오병철 ((주)해강기술)
저널정보
한국연안방재학회 한국연안방재학회지 한국연안방재학회지 제8권 제4호
발행연도
2021.10
수록면
229 - 236 (8page)
DOI
10.20481/kscdp.2021.8.4.229

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An Artificial Intelligence(AI) study was conducted to calculate overtopping discharges for various coastal structures. The Deep Neural Network(DNN), one of the artificial intelligence methods, was employed in the study. The neural network was trained, validated and tested using the EurOtop database containing the experimental data collected from all over the world. To improve the accuracy of the deep neural network results, all data were non-dimensionalized and max-min normalized as a preprocessing process.  regularization was also introduced in the cost function to secure the convergence of iterative learning, and the cost function was optimized using RMSProp and Adam techniques. In order to compare the performance of DNN, additional calculations based on the multiple linear regression model and EurOtop’s overtopping formulas were done as well, using the data sets which were not included in the network training. The results showed that the predictive performance of the AI technique was relatively superior to the two other methods.

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