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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
여운기 (영남대학교 대학원) 지홍기 (영남대학교 건설시스템공학부) 이순탁 (영남대학교)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
발행연도
2009.1
수록면
1,412 - 1,416 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2011

Neuro-Fuzzy와 유전자알고리즘을 이용한 수위 예측에 관한 연구
여운기 ,  서영민 ,  지홍기 한국수자원학회 학술발표회 2011.01 학술대회자료

2010

인공신경망과 유전자알고리즘의 결합모형을 이용한 수위예측에 관한 연구
여운기 ,  서영민 ,  이승윤 외 1명 한국수자원학회논문집 2010.01 학술저널
인공신경망과 유전자알고리즘을 이용한 수위예측에 관한 연구
여운기 ,  지홍기 ,  이순탁 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료

2009

신경망을 이용한 단기강우예측
여운기 ,  지홍기 ,  이순탁 대한토목학회 학술대회 2009.10 학술대회자료
인공신경망을 이용한 강우예측기법에 관한 연구
여운기 ,  지홍기 ,  이순탁 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료

초록· 키워드

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최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.
#인공신경망 #강우예측 #오류역전파알고리즘

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