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한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제22권 제2호
발행연도
2010.4
수록면
126 - 132 (7page)

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천해파 예측 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정방법을 개발하였다. 극치분포를 따르는 심해파고를 이용하여 방파제 위치에서의 유의파고를 얻기 위해 인공신경망을 이용하였다. 조위와 심해파를 입력받은 인공신경망이 천해유의파를 예측할 수 있도록 학습시켰으며 파랑변형 해석에 사용되는 수치모델(SWAN)의 예측결과와 대등한 성능을 보였다. 천해파 예측 인공신경망을 이용함으로써 다수의 천해파를 매우 손쉽고 빠르게 얻을 수 있었으며 결과적으로 기대피해도 해석에 사용되는 시간을 단축할 수 있었다. 또한, 파고예측 시 방파제 위치에서의 조위 변동성에 따른 기대피해도를 상호비교함으로써 조위변동성을 고려하지 않을 경우 기대피해도를 과다 또는 과소 평가할 수 있음을 확인하였다.
#방파제 #기대피해도 #신뢰성 #인공신경망 #조위 #파랑변형 #breakwater #expected damage #reliability #neural network #tide #wave transformation

목차

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1. [학술지(정기간행물)] - 서경덕 / 2003 / 파향의 변동성을 고려한 방파제 피복 블록의 기대피해 계산 / 한국해안·해양공학회논문집 15 (1) : 21 ~ 32 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 이철응 / 2000 / 경사제 피복재의 안정성과 피해율에 대한 확률론적 해석 / 한국해안·해양공학회지 20 (1-B) : 73 ~ 84 dbpia 3. [보고서] - 한국해양연구원 / 2005 / 전해역 심해설계파 추정보고서 II google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Agrawal, J.D / 2002 / On-line wave prediction / Marine Structures 15 : 57 ~ 74 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Deo,M.C / 2001 / Neural networks for wave forecasting / Ocean Engineering 28 : 889 ~ 898 google schola

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