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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 허준행 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200014696 |
과제고유번호 | 1711146070 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 수문빈도해석.딥러닝.기후변화.설계수문량.비정상성.Hydrologic frequency analysis.Deep learning.Climate change.Design quantile.Nonstationarity. |
□ 연구개요
최근 기후변화의 영향으로 인해 집중호우, 홍수와 같은 극치수문사상의 강도 및 발생빈도가 증가함에 따라 기후변화의 영향을 고려한 수공구조물의 설계에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 수공구조물 설계 및 수문사상 분석에 필요한 설계수문량 산정 시에 기후변화를 고려하고 관측기간이 충분하지 않은 지역에 대해서도 보다 정확하고 합리적인 설계량 산정이 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 정상성 및 비정상성 수문빈도해석 기법을 개발한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
○ 우리나라 극치강우사상 및 기후
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