딥러닝 기법을 이용한 하천유량 예측 = Stream Flow Forecasting based on Deep Learning
저자
류지철 ( Jichul Ryu ) ; 금동혁 ( Donghyuk Kum ) ; 이재관 ( Jaekwan Lee ) ; 신동석 ( Dong Seok Shin ) ; 임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
251-251(1쪽)
제공처
환경부에서는 우리나라의 지속가능한 유역관리 및 하천수질 개선을 위해 4대강 수계를 대상으로 오염총량관리제도를 시행하고 있다. 오염총량관리제도의 시행과정을 살펴보면, 먼저 기본계획 및 시행계획이 수립되기 전 환경부 장관이 시도경계지점의 단위유역 목표수질을 고시하도록 되어 있으며 시도지사는 이 수질을 달성할 수 있는 관할지역의 목표수질을 환경부 장관의 승인을 얻어 설정하도록 되어있다. 이러한 목표수질 설정은 수질항목별 유황구간을 나눠서 설정하게 되며 BOD는 저수기, T-P는 저수기 또는 평수기 중 수질이 악화된 유황구간에서 설정하게 된다. 이를 위해 환경부에서는 8일간격으로 총량단위유역 말단지점(총량측정망 지점)에서 유량을 측정하고 있으나 보다 정확한 유황구간 예측을 위해 목표수질 설정시 마다 SWAT 또는 HSPF와 같은 유역모형을 이용해 일유량을 모의 하여 사용하고 있다. 이러한 유역모형은 일유량 자료 생산에 효과적일 수 있으나 우리나라 전국 모든 단위유역 지점을 모의하기에는 다수의 인력과 다량의 예산이 소요된다. 이에 본 연구에서는 복잡한 유역모형이 아닌 인근 수위-유량관측소의 유량자료와 딥러닝(Deep Learning) 기반의 모델을 활용하여 8일간격 총량측정망 지점의 유량자료를 일유량으로 확장 할 수 있는 가능성을 모색하였다. 연구대상지역은 영산강 유역의 영본A, 지석A 총량단위유역을 선정하였다. 일유량 확장에는 딥러닝 라이브러리인 케라스(Keras)를 활용하여 총량측정망 8일 간격 유량자료와 인근의 수위-유량 관측소의 일유량 관측 자료(2009∼2016)를 감독(Supervised)학습시켜 모델을 개발하고 이를 활용해 총량측정망 지점의 미계측된 일자(2017∼2018)에 대한 유량자료를 예측하여 모델을 검증하였다. 딥러닝 기반의 모델 개발은 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 신경망 모델을 기반으로 하였으며 3층 퍼셉트론 구조로 입력층, 은닉층, 출력층을 구성하였다. 그 결과, 유역별 딥러닝 기반의 모델의 학습결과 및 검증결과는 R<sup>2</sup> 및 NSE 모두 0.9이상으로 높게 나타나 유량 예측정확도가 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 향후 영본A 및 지석A의 목표수질 설정 시 이 모델을 사용한다면 복잡한 유역모형을 사용하지 않더라도 인근 수위-유량 관측소의 자료만 이용하여 단위유역 말단에서의 일유량 확장이 가능할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 딥러닝 기법을 오염총량관리 목표수질 설정에 전반적으로 사용하기 위해서는 다양한 유역에 이를 적용하고 평가해야 할 것으로 판단된다.
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)