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학술저널
저자정보
안현준 (연세대학교 토목환경공학과) 신주영 (연세대학교 토목환경공학과) 정창삼 (인덕대학교 토목공학과) 허준행 (연세대학교 토목환경공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제51권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
383 - 393 (11page)

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지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.
#자기조직화지도 #군집분석 #지역빈도해석 #이질성 척도

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안숙희 / 2008 / 한반도 영향 태풍의 이동경로에 따른 재해특성 / 한국방재학회논문집 8(3):29~36 dbpia Arribas-Bel, D. / 2011 / Multi- dimensional urban sprawl in Europe: a self-organizing map approach / Computers, Environment and Urban Systems 35(4):263~275 Crossref Barring, L. / 1988 / Regionalization of daily rainfall in Kenya by means of common factor analysis / International Journal of Climatology 8(4):371~389 Crossref Burn, D. H. / 1989 / Cluster analysis as applied to regional flood frequency / Journal of Water Resources Planning and Management 115(5):567~582 Crossref Cunnane, C. / 1989 / Statistical distributions for flood frequency analysis google schola

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