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저자정보
김수전 (인하대학교) 권영수 (하존이앤씨) 이건행 (인하대학교) 김형수 (인하대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제30권 제2 B호
발행연도
2010.3
수록면
159 - 167 (9page)

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본 논문의 목적은 지상 우랑계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model Ⅰ, Model Ⅱ)을 사용하였다. Model Ⅱ의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model Ⅰ의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 Ⅰ, Ⅱ에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교ㆍ분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.
#artificial neural network #radar rainfall #semi-distributed model #modclark #신경망 #레이더 강우 #준분포형 모형

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 레이더 강우와 보정
3. 유출모의를 위한 ModClark 모형
4. 적용 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
1. [보고서] - 건설교통부 / 2006 / 강우레이더에 의한 돌발홍수예보시스템 개발 보고서 google schola 2. [기타자료] - 국토해양부, 한강홍수통제소 / 2008 / 기상레이더 자료활용체계 구축 연구 / 국토해양부, 한강홍수통제소 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 김병식 / 2007 / 조건부 합성방법을 이용한 레이더 강우와 지상 강우자료의 조합 / 대한토목학회 논문집B 27 (3B) : 255 ~ 265 dbpia 4. [학술대회논문] - 김병수 / 2007 / HEC-HMS를 이용한 격자 강우의 유출 해석 비교 : 레이더, 강우계 및 레이더-강우계 합성 강우의 비교 / 2007년도 학술발표회 논문집 : 1220 ~ 1223 dbpia 5. [학위논문] - 김주환 / 1993 / 신경망을 이용한 하천유출량의 수문학적 예측에 관한 연구 / 박사 / 인하대학교 google schola

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