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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 114 - 125 (12page)
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본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 m³/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.
목차
ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
Reference
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Benzineb, K. / 2016 / Daily rainfall-runoff modelling by neural networks in semi-arid zone : case of Wadi Ouahrane’s basin / Journal of Fundamental and Applied Sciences 8(3):956~970
Chen, Z. / 2019 / Global-connected network with generalized ReLU activation / Pattern Recognition 96:106961
EGIS / Environmental Geographic Information Service
Farias, C. A. / 2013 / Kohonen neural networks for rainfall-runoff modeling : case study of piancó river basin / Journal of Urban and Environmental Engineering 7(1):176~182
Ide, H / 2017 / Improvement of learning for CNN with ReLU activation by sparse regularization / 2017 International Joint Conference on Neural Networks :2684~2691
Chen, Z. / 2019 / Global-connected network with generalized ReLU activation / Pattern Recognition 96:106961
EGIS / Environmental Geographic Information Service
Farias, C. A. / 2013 / Kohonen neural networks for rainfall-runoff modeling : case study of piancó river basin / Journal of Urban and Environmental Engineering 7(1):176~182
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