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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김효건 (경북대학교 지질학과) 박은규 (경북대학교 지질학과) 정진아 (경북대학교 지질학과) 한원식 (연세대학교 지구시스템과학과) 김구영 (한국지질자원연구원)
저널정보
한국지하수토양환경학회 지하수토양환경 지하수토양환경 제21권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
30 - 41 (12page)

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2016

가우시안 프로세스 회귀분석을 이용한 지하수위 추세분석 및 장기예측 연구
김효건 지질학과 2016.01 학위논문
가우시안 프로세스 회귀분석을 이용한 지하수위 추세분석 및 장기예측 연구
김효건 ,  박은규 ,  정진아 외 2명 지하수토양환경 2016.01 학술저널

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The amount of groundwater related data is drastically increasing domestically from various sources since 2000. To justify the more expansive continuation of the data acquisition and to derive valuable implications from the data, continued employments of sophisticated and state-of-the-arts statistical tools in the analyses and predictions are important issue. In the present study, we employed a well established machine learning technique of Gaussian Process Regression (GPR) model in the trend analyses of groundwater level for the long-term change. The major benefit of GPR model is that the model provide not only the future predictions but also the associated uncertainty. In the study, the long-term predictions of groundwater level from the stations of National Groundwater Monitoring Network located within Han River Basin were exemplified as prediction cases based on the GPR model. In addition, a few types of groundwater change patterns were delineated (i.e., increasing, decreasing, and no trend) on the basis of the statistics acquired from GPR analyses. From the study, it was found that the majority of the monitoring stations has decreasing trend while small portion shows increasing or no trend. To further analyze the causes of the trend, the corresponding precipitation data were jointly analyzed by the same method (i.e., GPR). Based on the analyses, the major cause of decreasing trend of groundwater level is attributed to reduction of precipitation rate whereas a few of the stations show weak relationship between the pattern of groundwater level changes and precipitation.
#Gaussian process regression #GPR) #Machine learning #Groundwater level trend analysis #National Groundwater Monitoring Network #NGMN) #Han River basin

목차

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참고문헌 (30)

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Bazi, Y. / 2012 / Improved estimation of water chlorophyll concentration with semisupervised gaussian process regression / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 50(7):2733~2743 google schola 차기욱 / 2007 / 최적화기법을 이용한 금강상류지역 지표수-지하수 연계운영 및 갈수기 용수공급방안 검토 / 대한토목학회 논문집B 27(5B):507~513 dbpia Evans, James D. / 1996 / Straightforward statistics for the behavioral sciences / Brooks/Cole :600 google schola GIMS (National Groundwater Information Management and Service Center) google schola Grbi, R. / 2013 / Stream water temperature prediction based on Gaussian process regression / Expert Systems with Applications 40(18):7407~7414 google schola

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