KCI등재
강우량에 따른 섬진강댐 유입량 예측
저자
발행기관
학술지명
한국엔터테인먼트산업학회논문지(Journal of Korea Entertainment Industry Association)
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
104-111(8쪽)
제공처
다목적 댐의 운영에 있어 최적기에 최적의 방류량을 결정하고 이수와 치수를 고려함은 매우 중요하다. 이를 위해서는 방류시기와 방류량을 결정하기 전에 강우량에 따른 정확한 댐유입량의 예측이 필수적이며 예측에 따라 효율적인 수자원을 배분하여 댐 운영이 가능하다. 본 연구에서는 섬진강댐을 대상으로 신경망 이론을 이용하여 댐유입량을 예측하였으며, 예측결과를 실측된 유입량과 비교ㆍ검토하여 그 가능성을 확인하였다. 댐 유입량을 예측하기 위하여 실시간 실측된 강우와 댐유입량 자료를 3시간 평균자료로 변환하여 자기상관 및 교차상관분석을 실시하여 상관성 높은 변수를 추출하였다. 신경망 출력 값이 은닉층수에 따라 변화하므로 입력변수를 n이라고 하면 은닉층수를 n~2n개까지 변화시키면서 최적의 신경망 모델을 구성하였고 경정 계수 0.9이상, 첨두유량오차율도 0.15%로 매우 좋은 결과를 보여 강우에 따른 댐유입량을 예측하는데 있어서 신경망 모형의 적용성이 매우 유용한 것으로 나타났다.
더보기When operating multipurpose-dam, the very important factor is calculating the most suitable out flow and is performing dam operation for water utilization and water control. For the optimum dam operation, First of all, we must have a precise prediction of the dam inflow before we determined the out flow and the discharged time. If it is possible to precise dam inflow prediction, dam operation will be conducted for effective water resource control. In this study, the object of study is selected to Seum-jin Dam in Seum-jin river basin, it is predicted Dam inflow using Neural-Network model and it is compared actual inflow with predicted inflow. For predicting Dam inflow, I converted real time data about rainfall data and inflow data into 3 hours’s average data and determined input data by correlation analysis. Because it is changed that the out put of Neural-Network, optimum Neural-Network model is consisted of a input hidden layer from n to 2n as a out put of Neural-Network is changed by hidden layer.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)