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자료유형
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저자정보
저널정보
위기관리 이론과 실천 Crisisonomy Crisisonomy 제6권 제4호
발행연도
2010.1
수록면
93 - 104 (12page)

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최근 우리나라에는 기상변화로 인한 영향으로 홍수가 빈번히 발생하고 있다 집중호우는 홍수로 인한 피해를 가중시키는 역할을 하며 매년 많은 사상자와 재산피해를 유발한다. 홍수위험 저감대책에는 구조적인 대책과 비구조적인 대책이 있다. 대부분의 홍수재해 예측의 문제는 비구조적인 대책에 속한다. 신경망 모형은 입력과 출력만을 고려하여 모형을 구성할 수 있기 때문에 비구조적인 문제를 다루기에 적합하다. 인공지능 모형인 신경망 모형을 이용하여 수위예측이 가능한 모형을 구성하고 IHP대표유역 중 하나인 금강 보청천 유역의 기대지점에 적용하였다. 그 결과 신경망 모형은 중소하천유역인 보청천유역에서 홍수위 예측을 위한 우수한 모형으로 판단되었다.
#신경망 #수위예측 #역전파알고리즘 #홍수예경보 #neural network #water level forecasting #BP algorithm #flood forecasting and warning

목차

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참고문헌 (11)

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Hsu, K.L. / 1995 / Artificial Neural Network Modeling of the Rainfall-Runoff Process / Water Resources Research 3 : 2517 ~ 2530 google schola Teschl, R. / 2006 / A Neural Network Model for Short Term River Flow Prediction / Natural Hazards and Earth System Sciences 6 : 629 ~ 635 google schola Tohma, S. / 1996 / Flood Forecasting Using a Fuzzified Neural Network / Proceedings of the First Korea-Japan Bilateral Seminar on Water Resources and Environment Research : 57 ~ 64 google schola Wei, Y. / 2002 / Artificial Neural Network Based Predictive Method for Flood Disaster 42 : 383 ~ 390 google schola 건설교통부 / 1999 / 국제수문개발계획(IHP) 대표유역 연구조사 보고서 google schola

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