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저자정보
노희성 (한국건설기술연구원) 최시중 (한국건설기술연구원) 강성규 (한국건설기술연구원) 김동현 (인하대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,545 - 2,553 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.12.2545

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2022

AI 기반 분리 모형을 활용한 구례취수장의 용수수요량 예측에 관한 연구
노희성 ,  최시중 ,  강성규 외 1명 디지털콘텐츠학회논문지 2022.12 학술저널
CNN+LSTM 결합모형을 활용한 섬진강유역의 용수수요량 예측에 관한 연구
노희성 ,  최시중 ,  강성규 대한토목학회 학술대회 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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가뭄은 사회 및 환경에 심각한 영향을 끼치고 있지만, 발생 지역이 포괄적이고 점진적으로 진행된다. 이에 가뭄으로 인한 피해를 사전에 대비 및 대응 차원에서 가뭄 단계에 따라 탄력적으로 적용할 수 있는 비구조적인 대책의 수립이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 위기경보 단계별 기준을 마련하기 위해 용수수요량 자료의 확률밀도함수와 구간에 확률변수가 포함될 확률을 산출하였다. 설정된 기준을 바탕으로 가까운 미래의 용수수요량의 규모를 파악하고자 AI 기반의 분류 모형인 의사결정나무(decision tree, DT), 랜덤포레스트(random forest, RF) 모형을 이용하였다. 모형의 학습 구간은 ´04년부터 ´15년까지 검증 구간은 ´16년부터 ´21년까지 자료를 이용하여 모형의 정확성을 평가하였다. 모형의 정확성 평가 결과, 랜덤포레스트 모형의 F1-score 값이 0.81로 우수한 성능을 나타냈다.
#가뭄 #랜덤포레스트 #비구조적 대책 #용수수요량 #의사결정나무 #Drought #Random forest #Non-structural measures #Water demand #Decision tree

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 대상 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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