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A Study on the Prediction of River Water Level Using Artificial Neural Network Theory and Unstructured Data

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Academic year: 2021

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* 정회원⋅과학기술연합대학원대학교 건설환경공학과 박사과정⋅E-mail : leejungha100@kict.re.kr ** 정회원⋅한국건설기술연구원 돌발홍수연구센터 센터장⋅E-mail : sukany@kict.re.kr

인공신경망 이론과 비정형데이터를

활용한 하천수위 예측에 관한 연구

A Study on the Prediction of River Water Level Using

Artificial Neural Network Theory and Unstructured Data

이정하

*

황석환

**

Lee, Jeongha*・Hwang, SeokHwan**

...

요 지

매년 국지성호우 및 태풍으로 인해 하천 범람이나 저지대침수가 발생하고 있으며 이는 인명 피 해 사례로 이어지기도 한다. 피해 발생을 최소화시키기 위해 강우와 유량과 같은 정형데이터로 홍 수예보가 이뤄지고 있으나 기존의 정형데이터만 사용하다보니 도심지역이나 소규모 하천에서 인 명 피해 예측에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위해서는 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 증가됨에 따라 텍스트나 사진과 같 은 다양한 비정형데이터가 생성되고 있다. 이렇게 생성된 데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있 으며 특히 지진이나 홍수와 같은 재난 발생 시 유용한 데이터로 활용된 사례가 증가하고 있다. 이 는 사람들이 GIS와 같은 위치정보나 시간 등을 포함한 다양한 정보를 포함하기 때문이다. 하지만 이렇게 생산된 비정형데이터를 기존 물리적 기반의 수문모형의 데이터로 활용하기에는 많은 한계 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 채널을 통해 생성된 비정형 데이터들을 인공신경망모형에 적용하여 하천수위를 예측하였다. 본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구입니다 (No.2020R1A2C2014937). 핵심용어 : 홍수, 빅데이터, SNS 데이터, 비정형데이터, 인공신경망 2020 한국수자원학회 학술발표회 388

참조

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