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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 김연주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-10 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100015362 |
과제고유번호 | 1711109560 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-10-23 |
키워드 | 지면수문해석.머신러닝.수문학적 가뭄.WRF-Hydro 모형. |
□ 연구개요
본 연구에서는 한반도 지역에서 기계학습과 과정기반모형인 지면수문해석 모형을 융합적으로 활용하는 체계를 구축하고 이를 활용하여 지역의 수문학적 가뭄, 즉 하천수 가뭄의 예측성 개선을 목표로 한다. 이에, 기계학습모형(LSTM)과 지면수문해석모형( WRF-Hydro)을 결합한 예측 시스템 기술을 개발하고, 이를 활용하여 소양댐 하천수를 모의하고 이를 기반으로 가뭄을 예측하는 기술을 평가하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과
○ 지면수문해석모형-머신러닝 융합시스템 구축
• 소양댐 유역을 대상으로
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