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2024-05-22
내역사업 | (유형1-1)중견연구 |
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과제명 | 지하수 Big data를 활용한 인공신경망 기반의 분포형 지하수 함양량 산정 연구 | ||||
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과제고유번호 | 1711135293 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2019-09-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
연구목표 | 지하수 함양량은 지하수 개발이용 및 관리 정책의 기초가 되는 자료이나, 그 동안 국내는 지역별로 각기 다른 방법이 적용되어 왔으며 산정 단위도 유역별 또는 시군 등의 광역 규모인 관계로 실제 지하수 개발 및 관리 현장에 적용하는 데는 한계점을 갖고 있음. 따라서, 지난 20여년 동안 국내에 설치 운영 중인 약 1000개의 지하수 관측정의 지하수위 시계열 데... | ||
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연구내용 | 1. 국내 지하수 관측정의 지하수위 시계열 자료의 다변량 특성 평가 및 분석 대상 추출2. 인공신경망 및 Time series 모델을 이용한 대표 지하수위 변동 그래프 도출 및 WTF 방법을 활용한 점 지하수 함양량 추정 및 평가.3. Deep learning을 위한 관측지점의 지형지질토질 Big data 특성 평가.4.Tensorflow 등 인공신경망 알... | ||
기대효과 | 1. 그 동안 국내에 구축된 자료의 활용성 제고 및 최신 분석 기법의 지구과학 분야에의 적용을 통하여 융합 분야 학문 발전의 선도.2. 본 인공신경망 기법을 활용한 미계측 지역의 지하수 함양량 산정 기법이 개발된다면 전국적으로 동일한 추정 기법이 적용될 수 있어 우리나라 지하수 이용관리의 새로운 기반을 마련하게 될 것임.4. 최종 성과물은 지하수 함양량 산... | ||
키워드 | 지하수함양량,지하수함양률,인공신경망,빅데이터,알고리즘 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | ET(환경기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 건설/교통 > 수공시스템기술 > 수리/수문 조사/해석기술 |
주력산업분류 | 적용분야 | 기타 공공목적 | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 대전대학 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 대전대학 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
국비 | 95,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |