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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제9호
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 467 - 473 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.9.467
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남도대교가 위치한 섬진강 유역의 데이터는 한 시간별로 제공되고 수위의 변화가 크기 때문에 예측이 매우 어렵다. 비정형 시계열 자료인 수위 예측을 위해 수위 자료뿐만 아니라 상류에 있는 댐 자료와 기후 자료를 사용하였고 STL 분해, 차분, 시간 인코딩을 이용하여 파생 변수를 생성한다. 또한 목표 수위와 상관관계가 가장 큰 상류 지역의 자료만을 사용하여 입력 자료의 변수를 줄였다. XGBoost, SVR, LSTM, CNN-LSTM 아키텍처 중 XGBoost가 섬진강 유역의 하천 데이터에 가장 적합한 알고리즘으로 도출되었고, 최신 자료의 약 1년 반을 가중하여 학습하는 방법이 통상적인 방법보다 수위의 급증 패턴을 더 정확하게 예측하였다. 머신러닝 모델이 R-square 기준으로 97.781%의 정확도를 보여 본 연구의 딥러닝 모델보다 우수한 성능을 보이는 것으로 관찰되었다. 최종 모델을 이용하여 실시간 수위 예측 결과를 시각화하는 하천 범람 예측 시스템을 구현하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 전처리
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Taylor, Charles J., and William M. Alley. Ground-water-level monitoring and the importance of long-term water-level data. Vol. 1217. Denver, CO, USA: US Geological Survey, 2001.
Sung, J. Y., Lee, J., Chung, I. M., and Heo, J. H. "Hourly water level forecasting at tributary affected by main river condition," Water, Vol. 9, No. 9, pp. 644, 2017.
Lee, G. H., Ryu, Y. U., and Park, J. S. “Investigation and cause analysis of flood damage in the Yeongsangang River and Seomjingang River basins in August 2020," Water for Future, Vol. 53, No. 11, pp. 21-48, 2020 (in Korean).
Zakaria, M. N. A., Ahmed, A. N., Malek, M. A., Birima, A. H., Khan, M. M. H., Sherif, M., & Elshafie, A. "Exploring machine learning algorithms for accurate water level forecasting in Muda river, Malaysia," Heliyon, Vol. 9, No. 7, 2023.
Cho, M., Kim, C., Jung, K., and Jung, H. "Water level prediction model applying a long short-term memory (lstm)–gated recurrent unit (gru) method for flood prediction," Water, Vol. 14, No. 14, pp. 2221, 2022.
Sung, J. Y., Lee, J., Chung, I. M., and Heo, J. H. "Hourly water level forecasting at tributary affected by main river condition," Water, Vol. 9, No. 9, pp. 644, 2017.
Lee, G. H., Ryu, Y. U., and Park, J. S. “Investigation and cause analysis of flood damage in the Yeongsangang River and Seomjingang River basins in August 2020," Water for Future, Vol. 53, No. 11, pp. 21-48, 2020 (in Korean).
Zakaria, M. N. A., Ahmed, A. N., Malek, M. A., Birima, A. H., Khan, M. M. H., Sherif, M., & Elshafie, A. "Exploring machine learning algorithms for accurate water level forecasting in Muda river, Malaysia," Heliyon, Vol. 9, No. 7, 2023.
Cho, M., Kim, C., Jung, K., and Jung, H. "Water level prediction model applying a long short-term memory (lstm)–gated recurrent unit (gru) method for flood prediction," Water, Vol. 14, No. 14, pp. 2221, 2022.
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