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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강부식 (단국대학교 토목환경공학과) 이봉기 ([주]도화종합기술공사)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
발행연도
2009.1
수록면
179 - 183 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2012

기상청 RCM전망의 다지점 인공신경망 상세화를 통한 합천댐 유역의 장기유출 전망
강부식 ,  문수진 ,  김정중 한국수자원학회 학술발표회 2012.01 학술대회자료

2011

중규모수치예보자료의 정량적 강수추정량 개선을 위한 인공신경망기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회논문집 2011.01 학술저널
다지점 인공신경망을 이용한 한강수계 기후전망
강부식 ,  문수진 ,  김정중 한국수자원학회 학술발표회 2011.01 학술대회자료

2010

인공신경망 Downscaling모형에 있어서 최적신경망구조 선택기법
강부식 ,  류승엽 ,  문수진 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료

2009

인공신경망모형을 이용한 대규모 대기모형모의결과의 댐유역스케일에서의 지역화기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료

2008

인공신경망과 중규모기상수치예보를 이용한 강수확률예측
강부식 ,  이봉기 대한토목학회논문집 B 2008.09 학술저널
가강수량과 인공신경망을 이용한 중규모수치예보의 강수확률예측 개선기법
강부식 ,  이봉기 한국수자원학회 학술발표회 2008.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.
#인공신경망 #지역화 #Artificial Neural Network #GCM #downscaling

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