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한국수자원학회 / v.41, no.10, 2008년, pp.1059-1065 
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신경망을 이용한 결측 수문자료 추정 및 실시간 자료 보정
( Missing Hydrological Data Estimation using Neural Network and Real Time Data Reconciliation ) |
| 오재우;박진혁;김영국; 한국수자원공사 물관리센터;한국수자원공사 수자원연구원;충남대학교 컴퓨터공학과;
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| 초 록 |
| 강우자료는 수문 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력 자료이며, 다양한 원인에 의해 결측이 발생된다. 본 연구에서는 복잡한 자연현상 문제 해결에 그 응용성이 입증된 신경망 기법을 이용하여 결측 처리된 강우를 추정하기 위해서 소양강댐 유역 12개 강우량 관측소를 대상으로 신경망 모형을 구축하였으며, 모형의 성능 평가를 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 우량 보정 방법인 역거리법(RDS)과 산술평균법(AMM)으로 추정한 값과 비교하여 신경망을 이용한 추정 방법의 우수성을 보였다. 그리고 온라인상에서 보다 신뢰성 있는 수문자료를 재난관련 유관기관으로 전송하기 위해서 신경망 모형을 이용한 상시 실시간 보정이 가능하도록 신경망 학습기로 구성된 자동 보정시스템을 제안하였다. |
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| Rainfall data is the most basic input data to analyze the hydrological phenomena and can be missing due to various reasons. In this research, a neural network based model to estimate missing rainfall data as approximate values was developed for 12 rainfall stations in the Soyang river basin to improve existing methods. This approach using neural network has shown to be useful in many applications to deal with complicated natural phenomena and displayed better results compared to the popular offline estimating methods, such as RDS(Reciprocal Distance Squared) method and AMM(Arithmetic Mean Method). Additionally, we proposed automated data reconciliation systems composed of a neural network learning processer to be capable of real-time reconciliation to transmit reliable hydrological data online. |
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| 키워드 |
| 결측 강우 예측;신경망;수문자료;자동 데이터 보정;missing rainfall data;estimation;neural network;hydrological data;automatic data reconciliation; |
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한국수자원학회논문집 / v.41, no.10, 2008년, pp.1059-1065
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200832450195783)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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