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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장은경 (한국건설기술연구원) 강우철 (국립공주대학교)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.11 No.4
발행연도
2024.12
수록면
135 - 144 (10page)

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본 연구는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 하천 환경에서 유사량을 추정하는 모델의 정확성을 개선하고, 이를 통해 하천 관리와 환경 변화 평가에 기여하고자 하였다. 기존의 모델 트리 기반 유사량 추정 모델에 2021년부터 2023년까지의 최신 데이터를 추가하여 모델의 성능을 개선하였으며, 이를 실제 관측 데이터와 비교하여 분석하였다. 개선된 모델은 대부분의 수계에서 높은 결정 계수를 보이며, 기존 모델 대비 예측 정확성이 향상된 결과를 나타냈다. 특히 영산강과 낙동강에서는 우수한 적합도를 보였으며, 한강의 저유사량 범위에서도 개선된 성능을 확인할 수 있었다. 추가적으로 유사량 관계식을 활용하여 유역 환경 변화와 침식·퇴적 패턴을 분석함으로써, 하천 환경 변화 예측의 가능성을 입증하였다. 본 연구는 최신 데이터를 활용한 지속적인 모델 개선이 유사량 추정의 신뢰성을 높이는 데 중요함을 제시하며, 개선된 모델이 하천 관리, 홍수 및 퇴적물 관리 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능성을 보여주었다.
#Data mining #Model tree #Sediment estimation model #Sediment rating curve #Total sediment discharge #데이터 마이닝 #유사량 추정 모델 #유사량 관계식 #총 유사량

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
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