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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최민하 (성균관대학교 수자원대학원) 김형록 (성균관대학교 수자원대학원) 전경수 (성균관대학교 수자원대학원)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
발행연도
2016.1
수록면
159 - 159 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

위성 데이터 및 기계 학습 기법을 활용한 한반도 임진강 미계측 지역 유출량 예측: MODIS, ASCAT, SDS 데이터를 활용하여
최민하 ,  김형록 ,  전경수 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료
기계학습을 활용한 동북아시아 지역 위성 토양수분 데이터 상세화 연구: AMSR2, ASCAT 데이터를 활용하여
최민하 ,  김성균 ,  김형록 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

2013

Metop위성 ASCAT을 통한 한반도 토양수분 자료 검증
최민하 ,  조은상 한국방재학회 학술대회 2013.01 학술대회자료

초록· 키워드

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북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

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