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인공신경망 모형을 이용한 제주 지하수위의 장기예측
Long-term Prediction of Groundwater Level in Jeju Island Using Artificial Neural Network Model 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.37 no.6, 2017년, pp.981 - 987  

정일문 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소) ,  이정우 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소) ,  장선우 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소)

초록
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투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다. 농업용 지하수위에 대한 적정 지하수 이용을 위해서는 보다 장기적인 예측을 통해 사전에 대비하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 모형을 이용한 지하수위의 월단위예측기법을 개발하였고, 대표적인 관측공에 대해 적용하였다. 월단위 지하수위를 예측한 결과 학습 및 검증기간 모두 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 또한 장기예측을 위해서 입력인자로 월단위 지하수위 예측치를 순차적으로 이용하는 연속지하수위예측 모형을 구축하고 수개월 동안 무강수의 극한조건에 대한 지하수위 저하 양상을 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Jeju Island is a volcanic island which has a large permeability. Groundwater is a major water resources and its proper management is essential. Especially, there is a multilevel restriction due to the groundwater level decline during a drought period to protect sea water intrusion. Preliminary count...

주제어

#인공신경망 모형   #지하수위 예측   #제주도   #가뭄  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 제주 지역의 지하수 관리를 위해 가뭄시 지하수위의 장기예측을 통해 지하수 사용의 단계별 조치에 활용할 수 있는 방안의 하나로 인공신경망을 이용한 지하수위 예측 모형을 구축하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제주도에서 지하수의 적정관리가 중요한 이유는? 투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다.
인공신경망 알고리즘 이란? 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 알고리즘은 인간의 두뇌를 모델로 한 분석 방법이다. 인간의 두뇌는 약 100억개의 뉴런이 매우 큰 개수의 시냅스에 서로 간에 연결되어 있다.
신경망은 어떤 과정이 계속되어 뇌가 학습한다는 이론에 기초하는가? 인간의 두뇌는 약 100억개의 뉴런이 매우 큰 개수의 시냅스에 서로 간에 연결되어 있다. 각 뉴런들은 시냅스에 의하여 서로 정보를 교환하고, 특정 뉴런은 신호가 입력되면 시냅스에 의해 연결된 다른 노드로 신호를 전달한 다. 신경망은 이러한 과정이 계속되어 뇌가 새로운 것을 학습하게 된다는 이론에 기초하고 있다.
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참고문헌 (9)

  1. Coppola, E. A. Jr., Rana, A. J., Poulton, M. M., Szidarovszky, F. and Uhl, V. W. (2005). "A neural network model for predicting aquifer water level elevations." Ground Water, 2005, Vol. 43, No. 2, pp. 231-241. 

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  9. Yoon, H., Kim, Y., Ha, K. and Kim, G. B. (2013). "Application of groundwater-level prediction models using data-based learning algorithms to national groundwater monitoring network data." The Journal of Engineering Geology, Vol. 23, No. 2, pp. 137-147 (in Korean). 

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