지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 지하수위 변동 패턴을 기반으로 대수층의 수리학적 물성치(k, alpha/n, K)를 예측할 수 있는 데이터 기반 모델이 개발되었다. 특히, 개발된 모델의 예측 성능을 향상시키기 위한 목적으로, 예측 모델의 입력변수 구성을 위해 DAE (Denoising Autoencoder) 기법이 이용되어 저차원의 지하수위 변동 특징이 모델에 이용되었다. 개발된 모델의 성능을 검증하기 위해 가상 및 실제 지하수위 변동 자료가 이용되었으며, 실제 자료는 전국에 걸쳐 분포하는 총 59개의 국가 농어촌 지하수관측소로부터 획득되었다. 먼저, 가상 자료에 대한 검증을 통해 DAE 기법이 지하수위 변동 패턴의 저차원 특징을 추출하는데 적합하며 추출된 저차원 특징이 각 지하수 변동 양상에 대응하는 대수층의 수리학적 특성을 적절하게 규명하는 것을 확인하였다. 그뿐만 아니라, 실제 자료에 대한 추가적 검증 결과를 통해서 DAE 기법의 우수한 특징 추출 성능을 검증하였으며, 추출된 특징으로부터 총 4가지 종류의 수리학적 특성을 분류하였다. 추출된 저차원 특징과 각 특징 별 수리학적 특성 값인 k, alpha/n 및 K 를 입력 및 출력 변수로 하는 다항 회귀모델(2차항)을 구축하였으며, 홀드 아웃(hold-out) 검증을 통해 구축된 모델의 성능이 검증되었다. 그 결과, 예측 모델을 이용하여 예측된 수리 특성 값과 실제 특성 값 간의 높은 상관성을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 제안된 방법은 지하수위 변동 자료만을 이용하여 대수층의 수리학적 특성 값을 효과적으로 예측하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 모델은 현장 시험 없이 대수층의 수리학적 특성 값을 효과적으로 예측하는 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 각기 다른 위치에 존재하는 대수층의 수리학적 특성을 보다 객관적으로 비교하는데 유용하게 활용됨으로써 지하수자원을 효과적으로 관리하는데 또한 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
목차
1. Introduction 12. Methodology 52.1. Data acquisition and formatting (S1) 62.2. Data preprocessing (S2) 72.3. Feature extraction based on dimensionality reduction algorithms (S3) 92.4. Hydraulic property estimation model (S4) 123. Study area and applied data 143.1. Groundwater level (GWL) 183.2. Hydraulic properties 184. Results and discussion 214.1. Validation of applicability of DAE based on synthetic data 214.2. Implementation with actual data 254.2.1. Data acquisition, formatting, and preprocessing (S1 and S2) 254.2.2. Feature extraction based on the dimensionality reduction method (S3) 264.2.3. Hydraulic property estimation model (S4) 405. Summary and conclusions 45References 48Appendixes 54Abstract (in Korean) 69
최근 본 자료
댓글(0)
0