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NTIS 바로가기주관연구기관 | 산림조합중앙회 |
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연구책임자 | 김남균 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013236 |
과제고유번호 | 1711131795 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-18 |
키워드 | 토석류.빅데이터.딥러닝.복합인공신경망.복원력.Debris flow.Big data.Deep learning.Artifical intelligence.Resilience. |
연구개요
◎ Deep learning 알고리즘 기법을 이용하여 토석류 재해로 인한 피해 예측 모델의 개발을 수행하고, 토석류 피해 예측의 불확실성에 탄력적인 대비를 위한 지역사회의 복원력 평가 기술 개발을 통한 관리 기법 제안
연구 목표대비 연구결과
◎ 토석류 피해 예측과 복원력 평가를 위한 공간정보 모델 구축 및 DB 수집
- 토석류로 인한 피해 대상 지역의 선정과 GIS를 이용한 지역사회의 데이터 프레임 구축
- 공공기관에서 제공하는 데이터에서 추출되는 산지 재해 유발 인자의 정보와 연속적인 강
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