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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서일원 (서울대학교 건설환경공학부) 윤세훈 (서울대학교 건설환경공학부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
발행연도
2017.1
수록면
141 - 141 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

인공신경망 모델을 이용한 지천유입이 있는 대하천의 수질예측
서일원 ,  윤세훈 ,  정성현 한국수자원학회 학술발표회 2018.01 학술대회자료

2017

지천유입이 있는 대하천에서 수질예측을 위한 인공신경망모델의 개발
서일원 ,  윤세훈 한국수자원학회 학술발표회 2017.01 학술대회자료

2013

인공신경망 앙상블 모델링과 탐색적 요인분석을 이용한 하천 수질예측
서일원 ,  김성은 대한토목학회 학술대회 2013.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

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