| 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... |
| 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 |