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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광섭 (경북대학교 공과대학 토목공학과) 이을래 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제37권 제1호
발행연도
2004.1
수록면
21 - 29 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

신경망기법과 보조 자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발
김광섭 ,  이을래 한국수자원학회논문집 2004.01 학술저널

2003

원격측정된 토양수분자료의 Downscaling 기법 개발
김광섭 한국수자원학회 학술발표회 2003.01 학술대회자료

초록· 키워드

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국내에서 예상되는 물부족 현상을 극복하기 위해서는 수문 현상의 이해를 통한 수자원의 안정된 확보, 관리, 개발 등 수자원 관련 기술격의 발전이 필수적이라 하겠다. 물순환계통의 올바른 이해와 적합한 모형의 개발 및 검증을 위해서는 강우 및 토양수분의 대규모 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다. 가까운 장래에 예상되는 전구 관측 토양수분자료의 격자크기인 10km는 중ㆍ소규모 지역의 수문ㆍ기상모델 적용에 한계를 가진다. 목적에 따라 각 모델들이 필요로 하는 입력 자료의 격자크기가 다른 반면 각 모델에 대한 적합한 크기의 격자를 가진 다양한 입력 자료의 부재는 토양수분자료에 대한 적합한 downscaling 기법을 필요로 한다. 사용 가능한 보조 자료와 토양수분의 선형상관관계는 상당히 낮으므로 이들 상호관계를 선형관계의 합으로 나타내는데 한계를 가진다. 그러므로 본 연구에서는 physically-based 분리기법과 자료들 간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 신경망 기법을 이용한 downscaling 기법을 개발하였다. 개발된 downscaling 기법은 Washita'92 실험으로부터 획득된 토양수분 및 보조 자료를 사용하여 4km자료를 0.2km자료로 downscaling 하였으며 출력자료는 기존의 전형적 기법에 의하여 smoothing된 자료보다 개선된 결과를 보여주었다.
#토양수분 #보조자료 #신경망 기법

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