학술논문
심층신경망(DNN) 기법을 이용한 월파량 산정
이용수 32
- 영문명
- Estimation of Overtopping Discharges with Deep Neural Network(DNN) Method
- 발행기관
- 한국연안방재학회
- 저자명
- 김창겸(Changkyum Kim) 전인식(Insik Chun) 오병철(Byungcheol Oh)
- 간행물 정보
- 『한국연안방재학회지』제8권 제4호, 229~236쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 사회과학 > 사회과학일반
- 파일형태
- 발행일자
- 2021.10.31
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국문 초록
영문 초록
An Artificial Intelligence(AI) study was conducted to calculate overtopping discharges for various coastal structures. The Deep Neural Network(DNN), one of the artificial intelligence methods, was employed in the study. The neural network was trained, validated and tested using the EurOtop database containing the experimental data collected from all over the world. To improve the accuracy of the deep neural network results, all data were non-dimensionalized and max-min normalized as a preprocessing process. regularization was also introduced in the cost function to secure the convergence of iterative learning, and the cost function was optimized using RMSProp and Adam techniques. In order to compare the performance of DNN, additional calculations based on the multiple linear regression model and EurOtop’s overtopping formulas were done as well, using the data sets which were not included in the network training. The results showed that the predictive performance of the AI technique was relatively superior to the two other methods.
목차
1. 서론
2. 신경망 학습데이터
3. 심층신경망 기반 월파량 추정
4. 결론
해당간행물 수록 논문
- 한국연안방재학회 학술지 제8권 제4호 목차
- 부두 설계 접안에너지를 고려한 선박 규모별 허용접안속도에 대한 분석
- 침⋅퇴적으로 인해 변형을 겪는 해저지형과 내습하는 파랑 간의 상호작용을 고려한 물리기반 지형모형[Seoul Foam] 개발
- 2015-2016년 엘니뇨 기간 중 페루 북부 해안에서 관측한 비정상적으로 강한 해류
- 수문 설치에 따른 동삼해수천의 유속 변동 특성
- 부산 연안의 복합재난 위험성 평가 연구
- 심층신경망(DNN) 기법을 이용한 월파량 산정
- 파괴확률을 활용한 항 외곽시설 Hybrid 설계법에 관한 제언
- 영일만에서의 부진동 효과에 의한 지진해일 증폭 효과 분석
- 장기파랑 자료수를 제어한 퇴적물이동 계산시간 감소 방안
- 전지구 해양-해빙결합모형과 SRES A1B 시나리오 기반 동아시아 해수면 미래 변화 전망
- 샌드매스틱의 국내 방파제 보수공사 적용성 향상을 위한 수치해석
- HMM을 이용한 어선 활동 예측 기법의 선박패스(V-Pass) 적용
- 유공부 형상에 따른 유공케이슨의 반사계수 비교 실험
- 해양과학기지에서 수행한 염분 표류 방지 실험 결과 및 염분 고품질 시계열 자료 생산을 위한 제언
참고문헌
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