KCI등재
파고계산 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정
저자
김동현(Kim, Dong-Hyawn) ; 김영진(Kim, Young-Jin) ; 허동수(Hur, Dong-Soo) ; 전호성(Jeon, Ho-Sung) ; 이창훈(Lee, Chang-Hoon)
발행기관
학술지명
한국해안해양공학회 논문집(Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers)
권호사항
발행연도
2010
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
126-132(7쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
소장기관
천해파 예측 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정방법을 개발하였다. 극치분포를 따르는 심해파고를 이용하여 방파제 위치에서의 유의파고를 얻기 위해 인공신경망을 이용하였다. 조위와 심해파를 입력받은 인공신경망이 천해유의파를 예측할 수 있도록 학습시켰으며 파랑변형 해석에 사용되는 수치모델(SWAN)의 예측결과와 대등한 성능을 보였다. 천해파 예측 인공신경망을 이용함으로써 다수의 천해파를 매우 손쉽고 빠르게 얻을 수 있었으며 결과적으로 기대피해도 해석에 사용되는 시간을 단축할 수 있었다. 또한, 파고예측 시 방파제 위치에서의 조위 변동성에 따른 기대피해도를 상호비교함으로써 조위변동성을 고려하지 않을 경우 기대피해도를 과다 또는 과소 평가할 수 있음을 확인하였다.
더보기An approach to calculating expected damage of breakwater assisted by artificial neural network was developed. Wave height in front of a breakwater was predicted by a trained artificial neural network with inputs of wave height in deep ocean and tidal level. Prediction results by the neural network can be comparable to that by professional numerical model for wave transformation. Using the wave prediction neural network, it was very easy and fast to obtain a number of significant waves at breakwater and finally analysis time for expected damage can be shortened. In addition, the effect of considering tidal level in the calculation of expected damage was revealed by comparing the expected damages with and without tidal variation. Therefore, it was pointed out that tidal variation should be considered to improve prediction accuracy.
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2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국해안,해양공학회지 -> 한국해안·해양공학회논문집 | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.53 | 0.53 | 0.5 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.47 | 0.47 | 0.608 | 0.29 |
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