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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 147 - 155 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.9.147
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필터폐색은 강우유출수 침투시설 기능저하의 주된 요인이다. 침투시설의 수명예측과 효율적인 유지관리를 위해서는 폐색도의 명확한 예측이 필수적으로 요구된다. 폐색현상을 조사하기 위한 시험연구들이 꾸준히 수행되어 왔다. 시험연구 결과에 근거하여 폐색예측을 위한 시험모델들이 제안되어 왔다. 시험모델 개발에는 적지 않은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 시험모델을 보완하기 위해 다양한 이론모델의 적용이 시도되었다. 하지만 제안된 이론모델을 적용함에 있어서 문제점이 상존한다. 일반적으로 결정하기 힘든 많은 수의 자료 입력이 요구된다. 또한 많은 경우에 얻은 결과의 신뢰도도 낮다. 최근에는 여러 분야에서 기존 이론모델을 대체하는 데이터 기반 모델 개발을 위해 딥러닝 기법을 적용하고 있다. 개발된 딥러닝 모델들은 기존 이론모델의 단점을 보완할 수 있을 것으로 기대된다. 이 논문에서는 장단기기억순환신경망(LSTM-RNN : Long Short Term Memory - Recurrent Neural Network)을 이용하여 강우유출수 침투시설의 폐색을 추정하는 모델을 개발하였다. 침투시험 결과에 대한 훈련 및 검증을 통해 개발된 모델의 실용 가능성을 실증하였다. 결과에 근거하여 폐색 데이터 축적과 적용성이 기대되는 딥러닝 기법을 필터폐색 모델에 적용하기 위한 지속적인 연구를 제안할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터
3. 모델
4. 결과 및 분석
4. 결론 및 제언
References
참고문헌 (24)
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