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저자정보
김민호 (상명대학교) 최진무 (경희대학교)
저널정보
한국지역지리학회 한국지역지리학회지 한국지역지리학회지 제28권 제4호(통권114호)
발행연도
2022.11
수록면
425 - 438 (14page)
DOI
10.26863/JKARG.2022.11.28.4.425

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본 연구는 자연재난 중에서 홍수발생 예측을 위해 기계학습 및 딥러닝 등 자료기반 모델을 활용한 기존 문헌의 검토를 통해 홍수발생 영향요인 및 관련 공간정보 자료, 분석 방법과 모델 등의 특성을 분석하였다. 연구 결과에 따르면 영향요인은 크게 지형, 수문, 기상, 지질, 토양, 토지이용 등으로 유형화될 수 있었다. 특히 지형 관련 세부요인의 활용 비중이 상대적으로 높았으며, 이들은 원천 자료인 수치고도모델로부터 산출되는 사례가 많았다. 모델의 학습을 수행하기 전에 영향요인 자료 간 다중공선성의 조사 및 홍수발생에 관한 각 자료의 설명력을 정량적으로 산출하였다. 최근 들어 의사결정, 통계, 기계학습 및 딥러닝 기반 하이브리드 모델과 단일 모델의 최적화 기법을 개발하는 경향성이 뚜렷하였다. 이러한 선행연구의 특성을 고려할 때 향후 연구에서 고해상도 원천 자료의 수집 및 구축, 세부요인 자료의 분류 방법과 계급의 수에 대한 민감도 분석이 수행될 필요성이 제기된다. 그리고 홍수예측을 위한 다양한 하이브리드 모델 및 최적화 기법의 개발도 향후 연구에서 다루어져야 할 것이다.
#홍수예측 #기계학습 #딥러닝 #홍수영향요인 #하이브리드 모델 #최적화 기법 #flood prediction #machine learning #deep learning #flood conditioning factor #hybrid model #optimization method

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과
4. 논의
5. 결론
문헌

참고문헌 (0)

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