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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,471 - 1,476 (6page)
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수해는 홍수나 해일을 유발하여 막대한 인명과 재산의 피해를 초래할 수 있다. 이에 대해 홍수 예측을 통한 빠른 대피 결정으로 피해를 줄일 수 있으며, 해당 분야에서는 시계열 데이터를 활용하여 홍수를 예측하려는 연구들도 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 CNN 기반의 시계열 예측 모델을 제안한다. 하천의 수위와 강수량을 사용하여 CNN 기반의 수위 예측 모델을 구현하였고, 시계열 예측에 많이 사용되는 LSTM, GRU 모델과 비교하여 성능을 확인하였다. 또한 입력 데이터의 크기에 따른 성능 차이를 확인하여 보완해야 할 점을 찾을 수 있었고, LSTM과 GRU보다 더 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수 예측을 위한 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 모델 선정
Ⅲ. 학습 데이터 및 모델 설계
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Ministry of Public Administration and Security. 2019 Disaster Yearbook [Internet]. Available: https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type001/commonSelectBoardArticle.do;jsessionid=9q+z++-8qP6PFH1L9NfdGfxr.node20?bbsId=BBSMSTR_000000000014&nttId=81886.
N. A. Maspo, A. N. B. Harun, M. Goto, F. Cheros, N. A. Haron, and M. N. M. Nawi, “Evaluation of Machine Learning approach in flood prediction scenarios and its input parameters: A systematic review,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020.
K. A. Althelaya, E. M. Alfy, and S. Mohammed, “Evalutaion of bidirectional LSTM for short-and long-term stock market prediction,” in Proc. of the 2018 9th International Conference on Information and Communication Systems(ICICS), Irbid, Jordan, pp. 151-156, 2018.
D. Niu, Z. Xia, Y. Liu, T. Cai, T. Liu, and Y. Zhan, “Alstm: Adaptiv LSTM for durative Sequential data,” in 2018 IEEE 30th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pp. 151-157, 2018
C. H. Hwang and K. W. Shin, “CNN-LSTM Combination Method for Improving Particular Matter Contamination (PM2.5) Prediction Accuracy,” in Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 1, pp. 57-64, 2020.
N. A. Maspo, A. N. B. Harun, M. Goto, F. Cheros, N. A. Haron, and M. N. M. Nawi, “Evaluation of Machine Learning approach in flood prediction scenarios and its input parameters: A systematic review,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020.
K. A. Althelaya, E. M. Alfy, and S. Mohammed, “Evalutaion of bidirectional LSTM for short-and long-term stock market prediction,” in Proc. of the 2018 9th International Conference on Information and Communication Systems(ICICS), Irbid, Jordan, pp. 151-156, 2018.
D. Niu, Z. Xia, Y. Liu, T. Cai, T. Liu, and Y. Zhan, “Alstm: Adaptiv LSTM for durative Sequential data,” in 2018 IEEE 30th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pp. 151-157, 2018
C. H. Hwang and K. W. Shin, “CNN-LSTM Combination Method for Improving Particular Matter Contamination (PM2.5) Prediction Accuracy,” in Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 1, pp. 57-64, 2020.
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