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학술저널
저자정보
신정훈 (차세대융합기술연구원) 김준경 (차세대융합기술연구원) 염민교 (차세대융합기술연구원) 김진평 (차세대융합기술연구원)
저널정보
한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제17권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
329 - 340 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

인공신경망 알고리즘을 활용한 가뭄 취약지역 분석
신정훈 ,  김준경 ,  염민교 외 1명 한국재난정보학회 논문집 2021.01 학술저널

2019

인공신경망 알고리즘을 활용한 가뭄 취약지역 분석
신정훈 2019.01 학위논문

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최근 지구온난화에 따른 기후시스템의 변화로 과거에 경험하지 못한 규모의 기상재난이 빈번히 발생하고 있으며, 피해규모 역시 전 지구적으로 증가하고 있다. 가뭄의 느린 진행속도와 장주기적이고 광역적으로 발생하는 특징으로 인하여 구체적인 발생 시기, 장소, 원인을 규명하는 것이 어렵고 그 피해가 광범위하고, 비용손실이 크다. 본 연구는 인공신경망 라이브러리 기술을 이용하여, 기상 데이터 변화 예측을 통한 한반도 가뭄 취약지역 분석을 하였다. 연구지역 중 북한 지역의 다양한 기상데이터의 확보가 힘든 특수성을 고려하여 연구지역의 월별 누적 강수량 데이터를 활용하였으며, 통계프로그램 R을 이용하여 인공신경망 알고리즘을 통한 기상데이터 추정을 수행하였다. 연구의 결과는 가뭄 대응을 위한 재난대응 기초 연구 자료로 활용 가능할 것으로 기대한다.
#인공신경망 #딥러닝 #가뭄 #표준강수지수(SPI)

목차

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참고문헌 (27)

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배덕효 / 2012 / 한반도·동아시아 지역의 실시간 가뭄 감시 및 전망 시스템 개발 / 대기 22(2):267~277 dbpia Choi, M. / 2013 / Evaluation of drought indices via remotely sensed data with hydrological variables / Journal of Hydrology 476(7):265~273 google schola Dai, A. / 2011 / Drought under global warming : A review / Wiley Interdisciplinary Reviews : Climate Change 2(1):45~65 google schola Edwards, D. C. / 1997 / Characteristics of 20th Century Drought in the United States at Multiple Time Series google schola Fatih, E. / 2017 / Data classification with deep learning using tensorflow / (UBMK’17) 2nd International Conference on Computer Science and Engineering :755~758 google schola

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