Scholarly Articles

[포스터]시계열 신경망 기법을 이용한 강수량계 따른 수위변화 예측
Journals

표준학회

Author

이호현,최영환,홍성택,신강욱

Publication Date

20170428

전 세계적으로 기후변화에 따른 하절기 국지성 집중호우로 많은 인명과 재산피해를 초래하고 있다. 특히 우리나라는 지형적으로 하천의 유로가 짧고 경사가 급하며, 연 강수량의 2/3가 여름철에 집중하는 기상특성을 가지고 있어 홍수에 취약한 지역이라 할 수 있다. 이와 같은 홍수피해를 줄이기 위해 홍수조절용 댐과 같은 수공구조물을 설치하는 Hardware적 홍수대응책 뿐만 아니라 Software적으로 미래에 발생할 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템을 개발하는 등의 비구조적 대책이 구조적 대책과 더불어 실질적인 홍수피해를 줄일 수 있는 방법으로 알려져 있다.
지자체별 설치된 홍수재해 모니터링 시스템은 많은 양의 우량 및 수위데이터가 누적되어 있으며, 이를 신규 데이터마이닝 기법과 비교분석을 통한 개선 가능성을 검토하여 보았다. 본 논문에서는 시계열 신경망과 같이 머신러닝 알고리즘을 적용하면 수위변화 예측은 기존 방식에 비하여 예측정도를 높여 재해예방에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
List