Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference (한국수자원학회:학술대회논문집)

Korea Water Resources Association (한국수자원학회)
권호 표지

Parameters Optimization of Rainfall-Outflow Model Using Machine Learning

머신러닝을 활용한 강우-유출 모형의 매개변수 최적화 연구

  • 전경수 (성균관대학교 수자원전문대학원) ;
  • 선우우연 (성균관대학교 수자원전문대학원 수자원학과)
  • Published : 2021.06.03
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Abstract

본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-2018R1D1A1B07049352).