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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조민우 (배재대학교) 김동수 (배재대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
341 - 346 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

홍수 위험도 판별을 위한 CNN 기반의 분류 모델 구현
조민우 ,  김동수 ,  정회경 한국정보통신학회논문지 2022.03 학술저널

2021

CNN 모델을 활용한 홍수 위험도 판별 시스템 구현
조민우 ,  이태준 ,  송현옥 외 1명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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지구온난화 및 이상 기후로 인해 홍수의 빈도 및 피해 규모가 늘어나고 있으며, 홍수 취약 지역에 노출된 사람이 2000년도에 비하여 25% 증가하였다. 홍수는 막대한 금전적, 인명적 손실을 유발하며, 홍수로 인한 손실을 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하고 빠른 대피를 결정해야 한다. 본 논문은 홍수 예측을 위한 핵심 데이터인 강우량과 수위 데이터를 활용하여 시기적절한 대피 결정이 이루어질 수 있도록 CNN기반 분류 모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 CNN 기반 분류 모델과 DNN 기반의 분류 모델의 결과를 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수의 위험도를 판별하여, 대피 여부 판단하며 최적의 시기에 대피 결정을 내릴 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
#시계열 데이터 #위험도 판별 #홍수 #DNN #K-Means Clustering #Time series data #Flood Risk Determination #Flood

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 데이터 및 모델 설계
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Ministry of Public Administration and Security. 2019 Disaster Yearbook [Internet]. Available: https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type001/commonSelectBoardArticle.do;jsessionid=9q+z++-8qP6PFH1L9NfdGfxr.node20?bbsId=BBSMSTR_000000000014&nttId=81886. N. A. Maspo, A. N. B. Harun, M. Goto, F. Cheros, N. A. Haron, and M. N. M. Nawi, “Evaluation of Machine Learning approach in flood prediction scenarios and its input parameters: A systematic review,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 479, 2020. google schola S. T. Hong, J. H. Park, and H. K. Jung, “Network traffic analysis of satellite communication system for hydrologic observation,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 9, pp. 1139-1145, Sep. 2019. google schola S. H. Park and H. J. Kim, “Design of Artificial Intelligence Water Level Prediction System for Prediction of River Flood,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 2, pp. 198-203, Feb. 2020. google schola J. Y. Kim, B. S. Kang, and H. K. Jung, “Determination of coagulant input rate in water purification plant using K-means algorithm and GBR algorithm,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 6, pp. 792-798, Jun. 2021. google schola

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