Detection of Collision in the 3D Rivers using the Artificial Neural Network

신경회로망을 이용한 3D 하천환경에서의 충돌감지

There are problems to research the aquatic ecosystems. One is that an observer must be stationed in the specified environment and the other is that his subjective analysis causes incorrect results. In this paper, we proposed the model to evaluate and manage resources. It is based on the simulation of data acquisition and hydrodynamic model in the aquatic ecosystems. We used the artificial neural network to detect the collision between fluids. In the experiment result, the proposed model if very effective and accurate in the detection of collision.

자연생태환경에서의 하천변화에 대한 연구는 관찰자가 상주해야하는 문제점과 사람의 주관적인 분석으로 인해 부정확한 결과물을 초래한다. 본 논문은 자연하천생태의 현장조사를 통한 자료획득과 동수역학 모형의 모의를 바탕으로 정확한 분석을 통한 자원관리 및 평가를 할 수 있는 모델을 제안한다. 하천의 생태에서의 유체의 변화는 신경회로망을 이용하여 충돌을 감지하였다. 실험결과, 충돌감지에 따르는 시간비용을 줄였으며, 그 정확도 또한 우수하였다.