인공 신경망을 이용한 토석류 퇴적 모델 파라미터 추정

Parameter Estimation for Debris Flow Deposition Model Using Artificial Neural Networks

  • 허경용 (동의대학교 전자공학과) ;
  • 박충식 (영동대학교 스마트IT학부) ;
  • 이창우 (국립산림과학원 산림방재연구과) ;
  • 윤호중 (국립산림과학원 산림방재연구과)
  • 발행 : 2012.07.11

초록

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

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