• Title/Summary/Keyword: 수환경 자료

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Mapping and Evaluation of Flood Vulnerable Area by Logistic Approach (Logistic 접근법에 의한 홍수취약지구의 매핑 및 평가)

  • Lee, Jae Yeong;Keum, Ho Jun;Kim, Beom Jin;Kim, Hyun Il;Han, Kun Yeun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.215-215
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    • 2019
  • 우리나라 뿐만 아니라 세계 각지에서 태풍이나 집중호우로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 그 원인으로는 수공구조물의 설계빈도를 초과하는 강우, 도시지역 확장으로 인한 불투수지역의 확대, 배수시설의 용량부족 등이 있다. 본 연구에서는 수치지형도, 토양도, 토지이용도 등 누구나 쉽게 구할 수 있는 자료를 이용하여 홍수로 인한 피해가 발생하기 쉬운 지역을 선별하고자 하였다. 우선 강우가 지표면에 도달하게 되면 지표면의 경사, 토양의 특성, 토지이용 등에 영향을 받아 침투되지 못하고 표면에 고이게 되는데 이를 유출생성지도로 표현하였다. 그리고 이렇게 생성된 표면유출수가 지표면의 경사, 지표면의 요철(凹凸), 도로나 철도 등의 인공선형축 등에 영향을 받아 흐르기 쉬우며 이를 유출이동지도로 표현하였다. 또한, 이동된 유출수가 고이기 쉬운 저지대, 지표면의 요철 등으로 인해 누적되는 유출누적지도로 표현하였다. 유출생성지도는 이동, 누적지도의 입력자료가 되어 상류의 유출생성의 정도가 하류지역에 영향을 주도록 하였으며, 최종적으로 유출이 동지도와 누적지도가 실제 침수흔적도와 얼마나 일치하는지 확인하기 위해 서울시 침수흔적도와 비교하였다. 기존의 재해 지도를 얻기 위해서는 강우량을 조사하여 수치모형에 입력함으로써 1차원 또는 2차원의 침수예상도를 작성하는 반면에 본 연구에서는 지형 정보만을 가지고 취약지구를 선정하기 때문에 유역전체 또는 시, 도 단위로 광범위한 연구 영역에 적용이 가능하다. 또한, Spatial MCDM 등을 통해 여러 Raster 자료를 하나의 지표로 나타내기보다 유출수가 생성(또는 이동, 누적)되기 쉬운 지역을 1, 그렇지 않은 지역은 0으로 표현하는 이분법적 분석을 통해 가중치설정과 모호한 경계의 처리 때문에 사용자 및 자료에 따라 취약한 지역이 달라지는 것을 방지하고자 하였다. 이를 통해 표면 유출수로 인해 침수피해가 발생하기 쉬운 지역을 홍수취약지구로 선정하여 침수재해 중점관리 우선순위가 될 수 있도록 하였다.

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Implement of Search Cases of Environmental Data Based on Fuzzy Criteria for Development of Environmental Scenario Generator (환경 시나리오 발생기 개발을 위한 퍼지 논리 기반 환경 자료의 검색 사례 구현)

  • Park, Jongchul;Kim, Man-Kyu
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.26 no.3
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    • pp.73-86
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    • 2017
  • Environmental data plays an important role to enhance the reliability of experimental results in M&S(Modeling and Simulation). Especially in Military M&S, extreme weather events can be used for virtual training and simulation importantly. However, the environmental data is huge and it is dispersed among multiple organizations. It is difficult for M&S operators to select the date and area where the weather phenomenon occurs in the real environmental data and to acquire them. Environmental data retrieval technology based on Fuzzy criteria is one of the important technologies for developing Environmental Scenario Generator. As a result of this study, a fuzzy retrieval algorithm composed of four main parameters(RV, MF, FRA, and MRV) was presented. This study suggests that the RV can be used as 14 m/s for wind speed and 80 mm/d for precipitation to search the date of storm accompanied by high wind. The MF, the FRA, and MRV can be used sigmoid, 0.2, and 1 respectively. The algorithm proposed in this study is expected to be very useful for searching the date on which weather phenomena necessary for simulation occurred.

JAVA를 이용한 중학교 기하영역 자료개발 -GSP로 구현한 정다면체 구성-

  • Gye, Yeong-Hui;Park, Gi-Su
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.13 no.2
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    • pp.527-534
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    • 2002
  • 멀티미디어 환경에 익숙한 중 ${\cdot}$ 고등학생들에게 친숙하고 손쉽게 기하도형을 공부할 수 있는 교육환경으로 제공하기 위한 방법을 제시하기 위해, 본 논문에서는 정다면체(4, 6, 8, 12, 20면체)의 접기와 펼치기를 GSP(Geometer's Skechpad)로 구현한 후에 JAVA 언어를 사용하여 웹으로 변환시켰다.

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A Meta-Data of Teaching and Learning Materials for Effective Application of ICT in Elementary Education (효율적인 ICT 활용 교육을 위한 교수.학습 자료 메타데이터)

  • Kim, Hun-Hee;Kim, Byeong-Seon;Kim, Chul
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2004.08a
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    • pp.696-704
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    • 2004
  • 제7차 교육과정의 시행과 더불어 정부와 민간에서 모든 교과의 교수 학습에서 ICT를 활용할 수 있는 디지털 컨텐트를 다양하게 만들어 서비스하고 있으나 일관된 계획이나 표준안이 없이 필요에 따라 자료를 분류하여 만들어지다 보니 단위 수업 시간에 직접 투입하기에는 알맞은 자료를 검색하여 재가공을 하여 활용하거나 여과 없이 사용하게 되는 문제점이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 단위 수업 중 자료투입시기를 분석하여 초등학교 교육환경에 필요한 메타데이터 요소를 탐색하고 메타데이터 요소를 추출하여 국제적인 메타데이터 표준인 DC Core Education 의 메타데이터 표준안을 기반으로 하는 멀티미디어 교육자료 검색 및 활용을 위한 베타데이터 요소를 추가 하였다. 초등교육 현장에서 생성되는 다양한 멀티미디어 교육 자료와 원상에 존재한 양질의 교육 정보 자원들을 일반적인 수업 흐름인 도입, 전개, 정리의 메타데이터 요소를 추가하여 통합검색과 체계적인 인터페이스를 제할 수 있는 기반을 마련함으로써 초등학교 교사가 쉽고 편리하게 단위 수업에 유용한 것을 찾아내고 수업에 투입할 수 있을 것이며 향후 교수학습 자료를 수업에 직접 필요한 형태로 분류하여 제공하여 효율적인 교수 학습 자료를 공유하게 함으로써 ICT활용 수업에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

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Development of Non-stationary Rainfall Simulation Method using Deep-learning Technique and Bigdata (기상 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 비정상성 강우량 모의 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kim, Jang Gyeong;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.185-185
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    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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A Study on Improving Estimation of Recurrence Rate of Public Water -Jungnangcheon Watershed- (생활용수 회귀수량 산정방법의 개선연구 -중랑천 유역을 대상으로-)

  • Jung, Chung Gil;Ahn, So Ra;Joh, Hyung Kyung;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.509-509
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    • 2015
  • 물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.

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Analysis of freeze-thaw conditions of soil using surface state factor and synthetic aperture radar (지표상태인자와 영상레이더를 활용한 토양의 동결-융해 상태 분석)

  • Yonggwan Lee;Jeehun Chung;Wonjin Jang;Wonjin Kim;Seongjoon Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.53-53
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    • 2023
  • 본 연구에서는 토양의 동결-융해 상태 구분을 위해 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 자료를 활용해 지표상태인자(Surface State Factor, SSF)를 산정하고, 관측 토양수분 자료 및 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와의 비교를 통해 SSF의 정확도를 분석하였다. SSF 산정은 용담댐 유역을 포함한 인근 40×50 km2의 영역(N35°35'~36°00', E127°20'~127°45')에 대한 9개의 토양수분 관측지점(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천, 장수읍, 진안읍, 무주읍)을 대상으로 연구를 수행하였으며, 이를 위해 2015년부터 2019년까지의 해당 지점의 토양수분 관측자료와 Sentinel-1A Interferometric Wide swath (IW) 모드의 Ground Range Detected (GRD) product를 구축하여 활용하였다. SSF 자료의 정확도 분석을 위한 토양수분 관측지점에 대한 LST 자료는 인근 7개 기상관측소 지점(전주, 금산, 임실, 남원, 장수, 함양군, 거창)의 관측자료로부터 역거리가중법을 통해 산정하였다. Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석을 통한 겨울철(12-2월)의 SSF 산정 정확도를 평가한 결과, 지표면 온도 자료와의 평균 정확도는 0.75(0.48-0.87)로 나타났다. 그러나, 지표면 온도가 0℃ 이상일 때 SSF가 동결 상태로 나타나는 오차가 관측되었으며, 이는 여름철 후방산란계수의 평균값과 겨울철 후방산란계수의 평균값을 통해 산정하는 SSF 산정 수식의 특성 때문으로 이 값의 조정을 통해 오차를 개선할 수 있음을 보였다.

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Operating Direction of Integrated Real-time Discharge Measurement System: By Applying Information and Communication Technology (ICT 기술을 적용한 수문조사시설 운영·관리 효율화 및 방향)

  • Dong Heon Oh;Sang Uk Cho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.439-439
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    • 2023
  • 근래 국내에서는 기후변화로 인한 국지성 호우가 점점 늘어나는 추세로 급격한 하천 수위상승 및 유량 증가로 인해 지속적으로 홍수피해가 발생하고 있으며, 이를 예방하기 위한 실시간 자료수집의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 사회적 환경을 고려하여 우리는 물 순환에 관한 자료를 실시간으로 수집하고 홍수예보를 위한 수문조사시설을 설치하여 운영하고 있으나, 대부분 하천과 인접한 곳에 설치되는 시설 특성상 시스템 오류, 전원 이상 발생 등 다양한 요인으로 발생하는 자료 결측·손실에 즉각적인 조치가 어려운 실정이다. 이에, 현장 기반 시설의 안정적인 운영을 통한 연속성 있는 자료 제공을 위해 수문조사시설 중 하천 내 설치된 유량측정시스템에 ICT·사물인터넷(IoT, Internet of Things)을 적용하여 현장 환경-정보 등 언택트(non-contact) 모니터링을 통해 실시간 점검을 수행하였다. 그 결과 2022년 기준 총 508회(현장점검 358회) 점검 중 150회 원격점검을 수행하였고, 이중 74회 즉각 점검 및 복구 조치가 이루어져 점검 시간 단축을 통한 자료 결측 최소화, 현장점검 최소화를 통해 효율적인 시설 운영이 가능하도록 하였다. 또한, 점검을 위해 현장 이동 시 발생하는 이산화탄소 배출량 저감으로 탄소중립 효과도 나타낼 수 있었다. 코로나바이러스감염증-19 이후 사회환경 패러다임 전환에 따라 비대면 활성화, 탄소중립, 안전하고 건전한 사회환경 조성 등과 같이 대면 위주로 운영되는 현장 시설의 관리 방향 또한 사회적 상황을 고려하여 효율적인 시설물 운영, 예산 절감, 자료의 연속성 확보 등을 위해 적극적인 운영 방향의 전환이 필요하다고 판단된다.

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Design of Decision Support System Algorism for Smart Agricultural Water Information Service (지능형 농촌용수 정보서비스의 의사결정지원 알고리즘 설계)

  • Kim, Sun Joo;Kwon, Hyung Joong;Kim, Phil Shik;Kang, Seok Man
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.581-581
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    • 2016
  • 물 정보의 대부분은 자연현상과 관련되는 것으로 지속적인 관측과 조사를 통하여 획득된 자료에 의존하며, 최근 정보통신의 발달과 함께 다양한 수문자료를 실시간으로 입수하는 것이 가능하게 되었다. 이와 같은 다양한 수집정보를 필요로 하는 사람들이 정보를 쉽게 입수 할 수 있도록 기술적 지원이 필요하고 국가는 이를 충족시킬 수 있는 정보 서비스 체계를 구축해야 한다. 하지만, 물 관련 정보시스템은 물 정보를 종합적으로 제공하기 보다는 일부 한정된 자료를 대상으로 하고 있고, 표준 체계도 갖추지 못하고 있지 못해 이용하기가 불편하고 정보로서의 가치도 떨어지고 있는 실정이다. 특히, 국내 홍수 및 가뭄재해 정보 제공 시스템은 정보 전달체계가 복잡하고, 각 시스템의 연계성이 부족하여 중복적인 자료를 제공하거나 자료들이 분산되어 있으며, 최신자료의 업데이트가 되지 않아 실질적인 효용성이 떨어지는 시스템이 대부분인 것으로 확인되었다. 또한 재해에 대한 예측 및 대응방안 등 신속한 의사결정 시스템은 현재까지 제공되고 있지 않다. 따라서 홍수 및 가뭄재해에 대한 일원화된 통합 시스템이 요구되며, 재해예방 및 신속한 대처를 위한 의사결정 시스템의 도입이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌용수 재해정보서비스의 방향을 정립하고, 의사결정지원 알고리즘 설계를 위한 알고리즘 및 시스템 적용을 위한 예측 평가 기법을 조사하고 분석하여 제시하였다. 본 경구 결과 국토교통부와 기상청의 제공자료를 기초자료로 농림축산식품부의 제공정보를 수정 보완하여 사용할 경우 GIS 기반으로 해정구역 단위, 용수구역 단위로 재해현황 자료 및 전망자료를 제공 할 수 있을 것으로 판단된다.

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Prediction of Water Quality in Large Rivers with Tributary Input using Artificial Neural Network Model (인공신경망 모델을 이용한 지천유입이 있는 대하천의 수질예측)

  • Seo, Il Won;Yun, Se Hun;Jung, Sung Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.45-45
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    • 2018
  • 오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

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