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최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
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Abbot, J / 2014 / Input selection and optimisation for monthly rainfall forecasting in Queensland, Australia, using artificial neural networks / Atmospheric Research 138:166~178
Anctil, F / 2004 / Generalisation for neural networks through data sampling and training procedures, with applications to streamflow predictions / Hydrology and Earth System Sciences 8(5):940~958
Boucher, MA / 2009 / Tools for the assessment of hydrological ensemble forecasts obtained by neural networks / J. of Hydroinformatics 11(3-4):297~307
Cannon, AJ / 2002 / Downscaling recent streamflow conditions in British Columbia, Canada using ensemble neural network models / J. of Hydrology 259:136~151
Huang, NE / 1998 / The empirical mode decomposition method and the Hilbert spectrum for non-stationary time series analysis / Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 354:903~995
Anctil, F / 2004 / Generalisation for neural networks through data sampling and training procedures, with applications to streamflow predictions / Hydrology and Earth System Sciences 8(5):940~958
Boucher, MA / 2009 / Tools for the assessment of hydrological ensemble forecasts obtained by neural networks / J. of Hydroinformatics 11(3-4):297~307
Cannon, AJ / 2002 / Downscaling recent streamflow conditions in British Columbia, Canada using ensemble neural network models / J. of Hydrology 259:136~151
Huang, NE / 1998 / The empirical mode decomposition method and the Hilbert spectrum for non-stationary time series analysis / Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 354:903~995
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