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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성원 (동양대학교) 김형수 (인하대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제28권 제2 B호
발행연도
2008.3
수록면
199 - 213 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (9)

2011

PNA를 이용한 일 기준증발산량의 모형화
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2011.01 학술대회자료

2010

비선형 증발접시 증발량 산정을 위한 시간적 분해모형
김성원 ,  김정헌 ,  박기범 외 1명 대한토목학회논문집 B 2010.07 학술저널
SVM-NNM을 이용한 증발접시 증발량자료의 분해기법
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료
제한된 기상변수와 Polynomial Networks Approach를 이용한 일 증발접시 증발량의 모형화
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료

2008

증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량의 모형화를 위한 통합운영방법
김성원 ,  김형수 대한토목학회논문집 B 2008.03 학술저널
비선형 분리모형에 의한 증발접시 증발량의 해석
김성원 ,  김정헌 ,  박기범 한국수자원학회 학술발표회 2008.01 학술대회자료

2006

인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 증발접시 증발량과 증발산량의 모형화
김성원 ,  김형수 ,  지홍기 한국수자원학회 학술발표회 2006.01 학술대회자료

2005

경북북부 농업지역에서의 소형 증발접시 증발량의 산정
김성원 대한토목학회 학술대회 2005.10 학술대회자료
Cascade-Correlation Algorithm을 이용한 증발접시 증발량의 모형화
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2005.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구의 목적은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 모형화를 위한 통합운영방법을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 통합운영 방법은 각각 추계학적 모형과 신경망모형의 적용으로 구성되어 있다. 추계학적 모형은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량에 대한 훈련자료의 모의발생을 위하여 적용되었으며, 신경망모형은 관측된 테스트자료를 합리적으로 계산하기 위하여 적용되었다. 고려된 6가지의 훈련패턴 중에서 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴은 제시된 기상인자를 가장 양호하게 평가하였으며, 또한 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 신뢰성있는 자료를 구축할 수 있다. 불확실성 분석은 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴 으로부터 입력층노드의 기상인지를 제거하기 위하여 이용되었으며, 민감하거나 민감하지 않는 기상인지들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어 진다, 마지막으로 통합운영방법을 이용하여 최소비용과 노력으로 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량을 동시에 모형화가 가능하게 되었다.
#Integrational operation method #Neural networks model #Stochastic model #Uncertainty analysis #통합운영방법 #신경망모형 #추계학적 모형 #불확실성 분석

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 추계학적 모형
3. 신경망모형과 훈련알고리즘
4. 연구대상의 선정 및 자료
5. 훈련패턴의 수행과정
6. 입력층 노드의 불확실성분석
7. 결론 및 추후 연구과제
감사의 글
참고문헌

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1. [인터넷자원] - 건설교통부 / / 수자원 관리 종합정보 시스템 홈페이지 google schola 2. [인터넷자원] - 기상청 / / 기상청 홈페이지 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 김성원 / 2003 / 추계학적모형과 신경망모형을 연계한 병렬저수지군의 유입량산정 / 한국수자원학회 논문집 36 (2) : 195 ~ 209 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 김성원 / 2005 / 신경망모형에 의한 홍수위예측의 신뢰성분석Ⅰ. 모형의 개발 및 적용 / 대한토목학회 논문집B 25 (6B) : 473 ~ 482 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 김성원 / 2001 / 중소하천유역에서 Hybrid Neural Networks에 의한 수문학적 예측 / 한국수자원학회 논문집 34 (4) : 303 ~ 316 dbpia

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