KCI등재
강우유출수 침투필터의 폐색 예측을 위한 딥러닝 모델 개발
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
147-155(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
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필터폐색은 강우유출수 침투시설 기능저하의 주된 요인이다. 침투시설의 수명예측과 효율적인 유지관리를 위해서는 폐색도의 명확한 예측이 필수적으로 요구된다. 폐색현상을 조사하기 위한 시험연구들이 꾸준히 수행되어 왔다. 시험연구 결과에 근거하여 폐색예측을 위한 시험모델들이 제안되어 왔다. 시험모델 개발에는 적지 않은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 시험모델을 보완하기 위해 다양한 이론모델의 적용이 시도되었다. 하지만 제안된 이론모델을 적용함에 있어서 문제점이 상존한다. 일반적으로 결정하기 힘든 많은 수의 자료 입력이 요구된다. 또한 많은 경우에 얻은 결과의 신뢰도도 낮다. 최근에는 여러 분야에서 기존 이론모델을 대체하는 데이터 기반 모델 개발을 위해 딥러닝 기법을 적용하고 있다. 개발된 딥러닝 모델들은 기존 이론모델의 단점을 보완할 수 있을 것으로 기대된다. 이 논문에서는 장단기기억순환신경망(LSTM-RNN : Long Short Term Memory - Recurrent Neural Network)을 이용하여 강우유출수 침투시설의 폐색을 추정하는 모델을 개발하였다. 침투시험 결과에 대한 훈련 및 검증을 통해 개발된 모델의 실용 가능성을 실증하였다. 결과에 근거하여 폐색 데이터 축적과 적용성이 기대되는 딥러닝 기법을 필터폐색 모델에 적용하기 위한 지속적인 연구를 제안할 수 있었다.
더보기Filter clogging is a major problem resulting in the failure of a stormwater infiltration system. Definite knowledge about the degree of clogging is essential to plan effective maintenance and estimate the lifespan of the facility. Experimental studies have been conducted continuously to investigate clogging phenomena. Based on experiment results, experimental models to estimate clogging have been suggested. A relatively long period and high cost are required to develop experimental models. Thus, the applications of various theoretical models have been attempted to supplement experimental models. On the other hand, problems have limited the applications of the suggested theoretical models. A large number of difficult-to-determine inputs are usually required. Therefore, the obtained results are not confident. Deep learning techniques have recently been applied to develop new data-driven models replacing conventional models in various fields. The developed deep learning models are expected to exclude the shortcomings of theoretical models. The LSTM-RNN (Long Short Term Memory-Recurrent Neural Network) model was developed to estimate the clogging of stormwater infiltration systems. The applicability of the model was validated by implementing the model train and evaluation by the experimental infiltration test results. As a result, ongoing studies could be suggested to accumulate clogging data and apply promising deep learning algorithms to clogging models.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
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