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자료유형
학술저널
저자정보
정민수 ([사]방재관리연구센터) 김종석 (서울시립대학교 토목공학과) 장호원 (중부대학교 토목공학과) 이주헌 (중부대학교 토목공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제49권 제10호
발행연도
2016.1
수록면
877 - 885 (9page)

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본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
#기상학적 가뭄 #표준강수지수

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참고문헌 (17)

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배덕효 / 2012 / 한반도·동아시아 지역의 실시간 가뭄 감시 및 전망 시스템 개발 / 대기 22(2):267~277 dbpia 배덕효 / 2013 / 수문기상 정보에 따른 국내 가뭄판단기준 제시 및 평가 / 한국수자원학회 논문집 46(3):287~299 dbpia Egan, J. P. / 1975 / Signal detection theory and ROC analysis, series in cognition and perception / Academic Press google schola Heckerling, P. S. / 2002 / Parametric receiver operating characteristic curve analysis using mathematica / Computer Methods and Programs in Biomedicine 69(1):65~73 google schola IPCC / 2014 / Fifth Assessment Report (AR5) ｢Climate change 2014 : impacts, adaptation, and vulnerability｣ google schola

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