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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용민 (연세대학교) 윤현수 (연세대학교) 민수홍 (한국공학대학교) 임창빈 (성균관대학교) 이정렬 (성균관대학교) 강지훈 (한국공학대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제49권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
433 - 440 (8page)
DOI
10.7232/JKIIE.2023.49.5.433

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

물리와 데이터 분석 모델을 결합한 해안선 변화 모델링 기법
김용민 ,  윤현수 ,  민수홍 외 3명 대한산업공학회지 2023.10 학술저널

2022

물리와 데이터 분석 모델을 결합한 해안선 예측 기법
김용민 ,  민수홍 ,  임창빈 외 2명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
물리와 데이터 분석 모델을 결합한 해안선 예측 기법
김용민 ,  민수홍 ,  임창빈 외 2명 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In modern engineering, Artificial Intelligence (AI) and several data analysis techniques are frequently used and developed in various fields. These quantitative approaches, however, are somewhat focused on the assumption that sensor data properly expresses the physical phenomenon. Besides they still have limitations such as nonlinearity, different environmental condition and complexity of response. Another issue is that the data can be obtained through experiments, but due to the constraints of time and cost of experiments, obtaining a large amount of data that may be able to fully explain diverse natural occurrences is impossible. To deal with the aforementioned issues, we propose shoreline prediction techniques using a combination of physics and data analysis models. The physical coefficients of the existing differential equation are optimized through a genetic algorithm and approximate solution is obtained through the Euler method. This was used as prior knowledge and combined with a data analysis model to predict the shoreline position. As a result of the experiment, when there was enough training data, the performance of data analysis model was better than that of the proposed method, but the performance of the proposed method was better in situations where the training data was insufficient.
#Shoreline Prediction #Ordinary Differential Equations #Genetic Algorithm #Physics Informed Machine Learning

목차

1. 서론
2. 해안선 변화 모델
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 계획
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Caldwell, R.L. and Edmonds, D. A. (2014), Delft3D-Flow: Simulation of Multi-Dimensional Hydrodynaminc Flows and Transport Phenomena, Including Sediments-User Manual, Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 119, 961-982. google schola Chang, F. J. and Lai, H. C. (2014), Adaptive neuro-fuzzy inference system for the prediction of monthly shoreline changes in northeastern Taiwan, Ocean Engineering, 84, 145-156. google schola Dean, R. G. (1977), Equilibrium Beach Profiles: U.S. Atlantic and Gulf Coasts, Technical Report No. 12, Department of Civil Engineering, University of Delaware. google schola Fang Y. and Ron J. C. (2013), Modelling Coastal Process for Long-term Shoreline Change, Proceeding of Coast and Ports 2013 Conference. google schola Hu, J. W. and Tang, H. M. (2003), Numerical methods for differential equations, City University, Hong Kong. google schola

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