나주지점의 강우-유출 해석을 위한 최적의 SOM 구조 결정 = Determination of the Optimized Structure of Self-Organizing Map for the Rainfall-Runoff Analysis in Naju

국문 초록 (Abstract)

인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Studies on modeling the rainfall-runoff relationship which shows nonlinear trend strongly use artificial neural networks theory not only for the prediction but also for the characteristics analysis of the data used by pattern classification. For the patte

참고문헌 (Reference)

1 김용구, "자기조직화 이론을 적용한 강우-유출 예측모형 개발" 동신대학교 2006

2 건설교통부, "유량조사 보고서" 2007

3 김대수, "신경망 이론과 응용(Ⅰ)" 하이테크정보 243-282, 1996

4 김용구, "강우-유출특성 분석을 위한 자기조직화 방법의 적용" 대한토목학회 26 (26): 61-67, 2006

5 박성천, "강우-유출 예측모형 개발을 위한 자기조직화 이론의 적용" 대한토목학회 26 (26): 389-398, 2006

6 Hsu,K.L., "Self-organizing linear output map(SOLO): An artificial neural network suitable for hydrologic modeling and analysis" 38 (38): 38-17, 2002

7 Garcia, H. L, "Self- organizing map and clustering for wastewater treatment monitoring" 17 : 215-225,