목차
1. 서론
2. 본론
2.1 선형회귀분석 모형
2.2 선형회귀분석을 이용한 홍수위 예측모형 개발
3. 결론
참고문헌
2. 본론
2.1 선형회귀분석 모형
2.2 선형회귀분석을 이용한 홍수위 예측모형 개발
3. 결론
참고문헌
본문내용
1.28E-05
4.39E=96
1.17E-05
9.86E-06
4.57E-06
구분
ancR3
Base_CN1
Base_CN2
Base_CN3
PC1
PC2
종속변수(y)
1.33E-08
2.08E-07
1.12E-07
6.97E-08
1.09E-07
4.66E-06
본 식을 이용할 경우 [그림 1]과 같이 결과 처리가 가능하며, 시간에 따른 예측 수위, 홍수량 등을 파악할 수 있다. 다만, 실제 현장에 도입하기 위해서는 여러 관측소를 이용하는 등 다양한 자료가 필요하다. 그렇지 않을 경우 불확실하며, 정확성이 떨어진다는 위험이 있고, 예측 값에 교란이 발생할 수 있다.
3. 결론
AI에 선형회귀분석을 접목하여 모델링을 할 경우, 상황에 대한 예측과 시나리오 작성 등이 가능하게 된다. 이에 따라 현재 많은 분석기관에서는 선형회귀분석을 이용하여 상황에 대한 예측을 하고, 대처방안을 마련하고 있는데, 그중 하나가 홍수를 예방하는 방법이다.
다만, 홍수 예방 등 시간에 따라 많은 변동이 발생하는 부분의 경우 위치별 많은 데이터가 필요할 것이며, 이것이 부족할 경우 예측에 불확실성이 발생하게 될 것이므로 정확성을 높이기 위한 데이터 조사 외 추가 방안을 마련해야 할 필요성이 있다.
참고문헌
이준석, (2021). 실시간 홍수예측을 위한 AI 기반의 모형 개발 및 적용에 관한 연구, 인하대학교 대학원
http://www.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=be54d9b8bc7cdb09&control_no=10e7cf54fecb99c3ffe0bdc3ef48d419
4.39E=96
1.17E-05
9.86E-06
4.57E-06
구분
ancR3
Base_CN1
Base_CN2
Base_CN3
PC1
PC2
종속변수(y)
1.33E-08
2.08E-07
1.12E-07
6.97E-08
1.09E-07
4.66E-06
본 식을 이용할 경우 [그림 1]과 같이 결과 처리가 가능하며, 시간에 따른 예측 수위, 홍수량 등을 파악할 수 있다. 다만, 실제 현장에 도입하기 위해서는 여러 관측소를 이용하는 등 다양한 자료가 필요하다. 그렇지 않을 경우 불확실하며, 정확성이 떨어진다는 위험이 있고, 예측 값에 교란이 발생할 수 있다.
3. 결론
AI에 선형회귀분석을 접목하여 모델링을 할 경우, 상황에 대한 예측과 시나리오 작성 등이 가능하게 된다. 이에 따라 현재 많은 분석기관에서는 선형회귀분석을 이용하여 상황에 대한 예측을 하고, 대처방안을 마련하고 있는데, 그중 하나가 홍수를 예방하는 방법이다.
다만, 홍수 예방 등 시간에 따라 많은 변동이 발생하는 부분의 경우 위치별 많은 데이터가 필요할 것이며, 이것이 부족할 경우 예측에 불확실성이 발생하게 될 것이므로 정확성을 높이기 위한 데이터 조사 외 추가 방안을 마련해야 할 필요성이 있다.
참고문헌
이준석, (2021). 실시간 홍수예측을 위한 AI 기반의 모형 개발 및 적용에 관한 연구, 인하대학교 대학원
http://www.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=be54d9b8bc7cdb09&control_no=10e7cf54fecb99c3ffe0bdc3ef48d419
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