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NTIS 바로가기주관연구기관 | 금오공과대학교 Kumoh National Institute of Technology |
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연구책임자 | 노성진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011521 |
과제고유번호 | 1711167955 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 고정확도 홍수 예측.병렬컴퓨팅.머신러닝.실시간 자료동화.분포형 수문 모형.high-fidelity flood prediction.parallel computing.machine learning.real-time data assimilation.distributed hydrologic model. |
연구개요
- 기후변화로 인해 슈퍼 태풍 등 극한 홍수의 발생 확률이 증가하고 있으며, 고정확도 홍수 예측 정보서비스에 대한 사회적 요구가 증가하고 있다. 또한, 4차 기술 혁명으로 인해 수문 관측 자료의 종류와 양이 급속이 증가하고 있으나, 실시간 빅데이터를 활용하여 홍수 예측의 정확도를 향상하는 기술의 수준은 선진국 대비 큰 격차를 보이고 있음.
- 본 연구의 최종연구 목표는 병렬컴퓨팅 및 머신러닝(machine learning) 기반의 고정확도 확률 홍수예측 기술을 개발하고, 국내 대규모 유역에서 적용성을 검증하여,
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