물과 미래 (Water for future)

한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
권호 표지

인공신경망을 활용한 태풍 시 해양외력의 신속한 예측방법 및 그 활용성

  • 김승우 ((주)리스크솔루션 연구개발부) ;
  • 정재훈 ((주)리스크솔루션 기업부설연구소) ;
  • 양소명 ((주)리스크솔루션 기업부설연구소)
  • 발행 : 2021.01.31
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초록

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과제정보

본 연구는 해양수산부 해양산업수요기반 기술개발사업의 「인공지능 기반 파랑예측시스템 개발(과제번호: 20190228)」의 지원으로 수행되었습니다.

참고문헌

  1. 해양수산부 (2018). 기후변화적용을 위한 인공신경망 기반 폭풍해일고 긴급예측모델 개발 최종 보고서, 미래해양산업기솔술개발사업(수행업체: (주)리스크솔루션)
  2. 해양수산부(2019). 인공지능 기반 파랑예측시스템 개발 연차실적계획서(수행업체: (주)리스크솔루션)
  3. FEMA (2007). Flood insurance study: southeastern parishes, Louisiana, draft intermediate submission 1: scoping and date review, FEMA, Washington, DC.
  4. IPET (Interagency Performance Evaluation Task Force, 2007). Performance evaluation of the New Orleans and southeast Louisiana hurricane protection system, Final report of the interagency performance evaluation task force, US Army Corps of Engineers, Washington, DC.
  5. LACPR (Louisiana Coastal Protection and Restoration, 2009). Final technical report: hydraulic and hydrology appendix, US Army Corps of Engineers, Washington, DC.
  6. Mun, J., Kim, S.-W., Melby, J.A. (2018) A surrogate model for wave prediction based on an artificial neural network using high-fidelity synthetic hurricane modeling, Journal of Coastal Research, SI 85, pp.16-20 https://doi.org/10.2112/si85-004.1
  7. Kim, S.-W., Melby, J.A., Nadal-Caraballo, N.C., Ratcliff, J. (2015). A time-dependent surrogate model for storm surge prediction based on an artificial neural network using high-fidelity synthetic hurricane modeling, Natural Hazards, Vol.76, No.1, pp.565-585 https://doi.org/10.1007/s11069-014-1508-6
  8. Kim, S.-W., Lee, A, Mun, J. (2018). A surrogate modeling for stonm surge prediction using an artifical neural network, Journal of Coastal Research, SI 85, pp.11-15 https://doi.org/10.2112/si85-003.1