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인공신경망 모형을 이용한 하천 수위예측에 관한 연구
학술지명 위기관리와 이론과 실천 저자 유완식,김연수,노준우,김성훈,정지영
발표일 2021-07-30

본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예
측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본
류이며, 상류단 입력자료로서 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수
위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측
하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망 모형의 구성은 단일 히든레이어를 중심으로 이
루어졌으며, Epoch number, Mini-batch size, Learning rate의 3가지 학습변수의 예측정확도에 대한 민
감도를 분석하였다. 인공신경망의 학습(Training), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터
2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의
수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여
2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
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