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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
안현준 (연세대학교 대학원 토목환경공학과) 김성훈 (연세대학교 대학원 토목환경공학과) 정진석 (연세대학교 대학원 토목환경공학과) 허준행 (연세대학교 사회환경공학부 토목환경공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
발행연도
2017.1
수록면
404 - 404 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

인공신경망 군집분석을 이용한 지역빈도해석에 관한 연구 - 낙동강 유역을 중심으로
안현준 ,  김성훈 ,  정진석 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2017.01 학술대회자료

2016

인공신경망 군집분석을 이용한 지역빈도해석에 관한 연구 : 금강유역을 중심으로
안현준 ,  김성훈 ,  김태림 외 1명 대한토목학회 학술대회 2016.10 학술대회자료
인공신경망 군집분석을 이용한 지역빈도해석에 관한 연구 - 한강유역을 중심으로
안현준 ,  김성훈 ,  신홍준 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

초록· 키워드

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이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

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