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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 963 - 973 (11page)
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본 연구는 도시침수 위험기준이 산정되지 않은 지역의 예·경보 기준을 예측하기 위해 유역특성 자료와 피해이력 기반으로 산정된 한계강우량을 활용하여 도시침수 위험기준을 추정하는 모델을 검토하였다. 위험기준 추정모델은 머신러닝 알고리즘의 하나인 Support Vector Machine을 이용하여 설계하였으며, 학습자료는 지역별 한계강우량과 유역특성으로 구성하였다. 학습자료는 정규화 한 후 SVM 알고리즘에 적용하였으며, SVM에 적용시 Leave-One-Out과 K-fold 교차검증 알고리즘을 이용하여 절대평균오차와 표준편차를 계산한 후 모델의 성능을 평가하였다. Leave-One-Out의 경우 표준편차가 작은 모델이 최적모델로 선정되었으며, K-fold의 경우 fold의 개수가 적은 모델이 선정되었다. 선정된 모델의 지속시간별 평균 정확도는 80% 이상으로 나타나 침수 위험기준 추정을 위해 SVM을 활용가능 할 것으로 판단된다.
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참고문헌 (12)
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Behzad, M. / 2009 / Generalization performance of support vector machines and neural networks in runoff modeling, expert systems with applications / An International Journal 36(4):7624~7629
장재건 / 2006 / SVM을 이용한 실시간 차량 인식 기법 / 한국산학기술학회논문지 7(6):1160~1166
Cho, J. W. / 2018 / Deep learning based urban flood alert critrria estimation model design
조재웅 / 2018 / 피해이력 및 유역특성을 고려한 도시침수 위험기준 설정 및 적용 / 한국수자원학회 논문집 51(1):1~10
Hipni, A. / 2013 / Daily forecasting of dam water levels:comparing a support vector machine (SVM) model with adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) / Water Resources Management 27(10):3803~3823
장재건 / 2006 / SVM을 이용한 실시간 차량 인식 기법 / 한국산학기술학회논문지 7(6):1160~1166
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