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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광섭 (경북대학교) 박정아 (경북대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제31권 제2 B호
발행연도
2011.3
수록면
155 - 163 (9page)

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본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상ㆍ기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%왜 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다.
#Soil moisture #CART #ANNs #Remote Sensing #토양수분 #인공신경망 #원격탐사

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 토양수분 산정 모형
3. 모형 적용 및 분석
4. 결론
감사의 글
참고문헌

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1. [학술지(정기간행물)] - 경민수 / 2009 / 기후변화가 서울지역의 기온 및 가뭄에 미치는 영향 평가 : AR4 SRES A2 시나리오를 기반으로 / 대한토목학회 논문집B 29 (2) : 181 ~ 191 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김광섭 / 2010 / CART기법과 보조자료를 이용한 토양수분 추정 / 한국수자원학회 논문집 43 (7) : 597 ~ 608 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김광섭 / 2004 / 신경망기법과 보조자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발 / 한국수자원학회 논문집 37 (1) : 21 ~ 29 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 김성준 / 1999 / 격자기반의 토양수분추적모형 개발 : 보청천 유역 사례연구 / 한국GIS학회지 7 (1) : 33 ~ 48 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 김수전 / 2010 / 신경망에 의한 레이더강우 보정 및 유출해석 / 대한토목학회 논문집B 30 (2) : 159 ~ 167 dbpia

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