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
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 198 - 203 (6page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다.
따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 수위 예측 하드웨어 시스템 설계
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
E. W. Kwak, H. S. Hwang, and C. S. Kim, “Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and plastic substrate interfaces,” in Proceeding of Korean Society Civil Engineers Regular Conference, pp. 3657-3660, 2008.
D. H. Yoo, and W. Y. Jun, “Time of concentration on impervious overland,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 33, no. 2, pp. 195-205, 2000.
E. H. Yoon, J. B. Park, and J. H. Lee, S. H. Shin, “Reliability evaluations of time of concentration using artificial neural network model-focusing on Oncheoncheon basin-,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 51, no. 1, pp. 71-80, 2018.
K. H. Yoon, B. C. Seo, and S. H. Shin, “Real time forecasting of flood runoff based on neural networks in Nakdong River basin & application to flood warning system,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 37, no. 2, pp. 145-154, 2004.
S. H. Park, and H. J. Kim, “An artificial intelligence water level prediction simulation system for small river flood forecasting,” Bulletin of Engineering Technology Research Institute, Andong National University, vol. 23, no. 1, pp. 17-19, 2018.
D. H. Yoo, and W. Y. Jun, “Time of concentration on impervious overland,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 33, no. 2, pp. 195-205, 2000.
E. H. Yoon, J. B. Park, and J. H. Lee, S. H. Shin, “Reliability evaluations of time of concentration using artificial neural network model-focusing on Oncheoncheon basin-,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 51, no. 1, pp. 71-80, 2018.
K. H. Yoon, B. C. Seo, and S. H. Shin, “Real time forecasting of flood runoff based on neural networks in Nakdong River basin & application to flood warning system,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 37, no. 2, pp. 145-154, 2004.
S. H. Park, and H. J. Kim, “An artificial intelligence water level prediction simulation system for small river flood forecasting,” Bulletin of Engineering Technology Research Institute, Andong National University, vol. 23, no. 1, pp. 17-19, 2018.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
수계 상류 관측 수위자료를 이용한 하류 홍수위 예측기법
Ecology and Resilient Infrastructure
2020 .12
-
실시간 수위 예측을 위한 시공간 특징공학적 최적학습모델
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2024 .09
-
LSTM을 이용한 하천수위 예측기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
관측 수위자료를 이용한 하류 홍수위 예측기법
한국수자원학회 학술발표회
2017 .01
-
기상 데이터를 이용한 하천 수위 예측 모델 개발
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .12
-
수위자료의 품질관리를 위한 수위의 공간적 변화 시각화 기법 개발
한국수자원학회 학술발표회
2015 .01
-
인공신경망을 이용한 금강 유역 하천 수위예측 적용성 평가
한국수자원학회 학술발표회
2018 .01
-
뉴럴 네트워크 기반의 수위 데이터 이상치 탐지 - 오십천을 대상으로 -
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
하천수위 예측을 위한 인공신경망 학습에 관한 연구
한국수자원학회 학술발표회
2016 .01
-
선형회귀를 이용한 수위 예측에 관한 사례연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
하천 합류구간 수위예측을 위한 AI모형 기반 가상센서 개발
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
신경망을 이용한 수위예측에 따른 빗물펌프장 조기가동
한국수자원학회 학술발표회
2015 .01
-
가상센서의 학습데이터 구성에 따른 LSTM 수위예측 성능 비교
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
패치 기법 기반 시계열 트랜스포머를 활용한 하천 수위 예측
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2023 .09
-
딥러닝 기반 LSTM 모형을 이용한 감조하천 수위 예측
한국수자원학회논문집
2018 .01
-
하천 수위예측을 위한 레이더와 수위 관측자료를 이용한 멀티모달 딥러닝 모형 적용
대한토목학회 학술대회
2023 .10
-
오픈소스 하드웨어와 웹서비스 기반 실시간 수위 관측기술 개발
한국수자원학회 학술발표회
2018 .01
-
데이터 마이닝 기법을 활용한 댐방류에 따른 하천 수위 예측
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
하천 홍수 예측을 위한 CNN 기반의 수위 예측 모델 구현
한국정보통신학회논문지
2021 .11
-
벡터자기회귀모형을 이용한 지하수위와 하천수위의 추계학적 모의기법 개발
대한토목학회 학술대회
2021 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
LSTM을 이용한 하천수위 예측기법
조우진
,
강동수
한국정보과학회 학술발표논문집
2020
.12
기상 데이터를 활용한 CNN-LSTM 기반 유량 예측 모델 연구
김대호
,
김세일
,
고진환
한국산학기술학회 논문지
2023
.08
수계 상류 관측 수위자료를 이용한 하류 홍수위 예측기법
김상문
,
최병웅
,
이남주
Ecology and Resilient Infrastructure
2020
.12
한국의 홍수 예 · 경보 체계 및 기술 현황
황석환
,
윤정수
,
강나래
외 2명
대한토목학회지
2020
.09
자료기반 학습 LSTM 알고리즘을 이용한 지하수위 예측
박귀만
,
윤호열
,
배영철
한국지능시스템학회 논문지
2020
.04
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000454039