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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한지질학회 지질학회지 지질학회지 제56권 제5호
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 561 - 569 (9page)
- DOI
- 10.14770/jgsk.2020.56.5.561
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국내 설치 운영 중인 지하수 관측정은 계측 센서의 고장 또는 전원 장치의 이상 등으로 결측이 발생하기도 한다. 지하수위 자료를 활용한 수문 평가, 지표수와 지하수의 연계 분석 및 지하수 함양량 산정 등을 위하여 결측 자료의 처리는 필수적이다. 본 연구에서는 가평가평 국가지하수 관측정의 1개월의 지하수위 결측 기간을 채우기 위하여 다변량 ARIMA와 인공신경망 모델인 MLP 및 LSTM을 적용하였으며, RMSE 및 MAE를 활용하여 모델의 정확도를 비교 분석하였다. 자기회귀 특성의 지하수위와 인근의 강우 자료가 입력변수로 사용되는 다변량 ARIMA 및 LSTM 모델이 MLP 모델에 비하여 정확한 것으로 평가되었다. LSTM 모델의 경우, 입력 변수로 사용되는 주변 강우 및 지하수 관측정의 수를 증가하더라도 오차가 거의 줄어들지 않는 것으로 나타났다. LSTM 모델은 훈련 및 검증 자료에 의하여 결정되는 만큼, 지하수위 결측 처리의 일관성을 위해서 입력 변수의 선정 방법에 대한 추가 연구가 수행될 필요가 있다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서언
2. 연구 방법
3. 분석 자료
4. 연구 결과
5. 토의
6. 결언
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Banerjee, P. / 2009 / Forecasting of groundwater level in hard rock region using artificial neural network / Environmental Geology 58:1239~1246
Bowes, B. D. / 2019 / Forecasting groundwater table in a flood prone coastal city with Long Short-term Memory and Recurrent Neural Networks / Water 11:1098
정상용 / 2011 / 피크형의 변동성을 갖는 국가지하수 관측소 지하수위 결측자료 보완 / 지질학회지 47(3):277~288
Daliakopoulos, I. N. / 2005 / Groundwater level forecasting using artificial neural network / Journal of Hydrology 309:229~240
Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9:1735~1780
Bowes, B. D. / 2019 / Forecasting groundwater table in a flood prone coastal city with Long Short-term Memory and Recurrent Neural Networks / Water 11:1098
정상용 / 2011 / 피크형의 변동성을 갖는 국가지하수 관측소 지하수위 결측자료 보완 / 지질학회지 47(3):277~288
Daliakopoulos, I. N. / 2005 / Groundwater level forecasting using artificial neural network / Journal of Hydrology 309:229~240
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