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제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석

· 작성자 : 관리자      ·작성일 : 2022-04-15 11:33:01      ·조회수 : 447     

제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석 논문의 구분, 발행기관, 논문명, 발행년도, 저자, 논문내용을 포함한 표입니다.
구분 학술논문(지하수위) 발행기관 한국수자원학회
논문명 국문 제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석
영문 Comparative analysis of activation functions of artificial neural network for prediction of optimal groundwater level in the middle mountainous area of Pyoseon watershed in Jeju Island
발행년도 2021
저자 신문주, 문덕철, 이정한, 강경구
논문내용 요약
  • 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하고자 함.
  • 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교 분석하였음.
  • 연구결과, 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었으며,
  • ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있음.
  • 또한, 인공지능의 학습기간 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며,
  • 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커지는 것으로 확인됨.
  • 본 연구에서 제시한 활성화 함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측 및 일단위 하천유출량, 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있음.
주요어
  • 활성화함수, ANN, LSTM, 지하수위 예측, 제주도 표선유역

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