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자료유형
학술저널
저자정보
이지행 (삼화건설환경[주]) 한일영 (삼화건설환경[주]) 최흥식 (상지대학교 건설시스템공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제50권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
111 - 119 (9page)

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치성천의 홍수범람이 빈번하게 발생하는 구간을 대상으로 하단배출형 가동보를 다단으로 배치하여 가동보의 관리수위별 저류 및 홍수조절 효과를 기존 고정보의 설치 경우와 비교분석하였다. 분석 결과를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하여 목표하는 저류량과 하류부 홍수위 조절을 위한 가동보의 관리수위를 제안하였다. 하단배출형 가동보를 다단으로 배치할 경우 고정보 대비 하류부에서의 첨두 홍수위가 68.28%가 감소하였고, 대상구간의 총 저류량이 216%가 증가하였다. 인공신경망 학습모델의 구축을 위해 수치모의 결과 216개의 data 중 60%, 20%, 20%를 각각 학습, 검증 및 시험에 사용하였다. 학습결과 평균제곱오차가 $0.1681m^2$, 결정계수가 학습, 검증 및 시험에서 각각 0.9961, 0.9967, 0.9943으로 높게 나타났다. 인공신경망을 이용하여 목표하는 저류량과 하천의 하류부에서의 홍수위에 대한 각각 가동보의 관리수위의 결정방안을 제시하였다.
#인공신경망 #홍수 조절 #다단 배치 #하단배출형 가동보 #관리수위

목차

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참고문헌 (22)

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안정민 / 2013 / 낙동강 수계 준설 및 수리시설물 운영에 따른 흐름특성 연구 / 대한토목학회논문집(국문) 33(5):1829~1840 Crossref Chandramouli, V. / 2001 / Multireservoir modeling with dynamic programming and neural networks / Journal of Water Resources Planning and Management 127(2):89~98 google schola Chung Nam Provincial Government / 2008 / Fundamental Planning Report for Chiseong River google schola Hydrologic Engineering Center / 2010 / HEC-RAS River Analysis System User’s Manual / US Army Corps of Engineering google schola 지홍기 / 2014 / 신경망 이론과 수리학적 홍수추적에 의한 홍수예측에 관한 연구 / 한국수자원학회 논문집 47(2):207~221 dbpia

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