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광학센서를 이용한 강우정보 생산기법 개발 (최적 강우강도 기법을 이용한 실시간 강우정보 산정)
Development of Rainfall Information Production Technology Using Optical Sensors (Estimation of Real-Time Rainfall Information Using Optima Rainfall Intensity Technique) 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.30 no.12, 2021년, pp.1101 - 1111  

이병현 (강원대학교 방재전문대학원) ,  김병식 (강원대학교 방재전문대학원) ,  이영미 ((주)에코브레인) ,  오청현 (강원대학교 방재전문대학원) ,  최정렬 (강원대학교 방재전문대학원) ,  전원혁 (강원대학교 방재전문대학원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the grad...

주제어

참고문헌 (17)

  1. Byeon, Y. H., Kwak, K. C., 2018, A Transfer learning and performance comparison of deep learning models for pedestrian classification underAutomobile driving environment, Journal of KIIT., 16(10), 83-92. 

  2. Habarlandt, U., Sester, M., 2010, Areal rainfall estimation using moving cars as rain gauges a modelling study, Hydrology and Earth System Scirences, 14, 1139-2010. 

  3. Kim, D. W., 2002, A Study on the development of a rain gauge in four seasons, Master's thesis, University of Daegu Catholic, Daegu, Korea. 

  4. Kim, Y. G., Lee, S. H., Kim, B. S., 2018, Measurement of rainfall using sensor signal generated from vehicle rain sensor, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, 38, 227-235. 

  5. Kim, B. S., Kim, Y. G., Lee, S. H., 2016, Development of rainfall information manufacturing technology by using signal of a vehicle rainfall sensor, Advanced Science and Technology Letters, 141, 133-138. 

  6. Kim, Y. G., 2018, Development of rainfall intensity calculation equation using rain sensor for vehicle, Master's thesis, Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Samcheok, Korea. 

  7. Kim, D. H., Kim, J. W., Kwak, J. W., Necesito, I. V., Kim, J. S., Kim, H. S., 2020, Development of water level prediction models using deep neural network in mountain wetlands, Journal of Wetlands Research, 22(2), 106-112. 

  8. Kim, S. K., Ahn, J. G., 2020, Data mining based forest fires prediction models using meteorological data, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 21(8), 521-529. 

  9. Kim, T. Y., 2020, A Study on the prediction technique for wind and wave using deep learning, J. Korean Soc. Mar. Environ. Energy, 23(3), 142-147. 

  10. Kwon, B. R., 2019, Study on the development of the rainfall estimation technique using big data based automotive rain sensor signal - Development of new W-S-R relation and Verification-l, Master's thesis, Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Samcheok, Korea. 

  11. Lee, C. D., Lee, B. H., Cho, H. J., Kim, B. S., 2018, Comparison and analysis of observation data of rainfall sensor for vehicle and rainfall station, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, 38, 783-791. 

  12. Lee, B. H., Kim, B. S., Hwang, S. J., 2020, Development methodology of rainfall information using optical sensors (applicability test of car rain sSensors using observed rainfall data), Crisisonomy, 16(11), 105-113. 

  13. Moradi, M., Lee, T. S., 2018, Comparison of optimization algorithms in deep learning-based neural networks for hydrological forecasting: Case study of Nam River daily runoff, J. Korean Soc. Hazard Mitig., 18(6), 377-384. 

  14. Park, M. K., Ji, S. H., Park, M. Y., 1995, A New identification method for a fuzzy model, Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, 5(2). 

  15. Park, W. J., Park, J. H., Lee, Y. H., 2019, A DNN-based epileptic EEG detection system for epileptic patient classification, Journal of KIISE, 46(12), 1291-1295. 

  16. Weather Radar Center, 2013, Korea weather agency. 

  17. Woo, D. M., 2001, A Study on the characteristics by the rainfall intensity of the tipping-bucket rain gauge, Master's thesis, Graduate School of Industry, Seoul National University of Industry, Department of Control and Measurement Engineering, Seoul, Korea. 

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