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우정운 (인제대학교) 김연중 (인제대학교) 윤종성 (인제대학교)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제34권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
128 - 134 (7page)

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낙동강 하굿둑은 올해 2022년 해수 유입기간을 매월 대조기마다로 확대, 하굿둑 상류 15 km 이내로 기수역 조성을 목표로 운영되고 있다. 목표 기수역 조성구간 및 염수피해 방지를 위한 신속한 의사결정을 위해 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 Long Short-Term Memory(LSTM)을 적용하여 낙동대교(하굿둑 상류 약 5 km)지점의 염분 예측을 수행하였다. 창녕·함안보 방류량 등 낙동강 하구역의 시·공간적 특성을 반영하기 위한 입력데이터를 구축하였으며, Sequence length에 따른 정도 변화를 통해 낙동강 하구역의 수리학적 특성을 고려한 최적모델을 구축하였다. 예측 정확도는 결정계수(R-squred)와 RMSE(root mean square error) 이용하여 통계분석을 실시하였으며. Sequence length가 12일 때 R-squred 0.997, RMSE 0.122로 가장 정도가 높았으며, 선행 예측시간은 12시간 간격까지 R-squred 0 .93 이상으로 높은 정도를 보였다.
#염분예측 #딥러닝 #낙동강 #시계열 예측 #salinity prediction #deep learning #LSTM (long short-term memory) #Nakdong river #time series prediction

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
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