| 연구목표 |
1. 기존 물관리 시스템에서 제공하는 정보(저수량,유입량,유출량,강우 등)의 빅데이터화 - 추가데이터(취수부,도수부,분수문,방수문,급수부 등)의 유효성 분석 및 정보화 - 중·장기 예측에 적합한 인공지능(AI) 기법 연구 및 모델링2. 현 알고리즘 기법 적용한 농업용 저수율 예측 모델 개발 - 정확성 향상을 위한 매개변수 추가인자 발굴 및 적용 - 개발모델... |
| 연구내용 |
1. 기존 알고리즘 모델 적합성 분석을 통해 신규 알고리즘 기법 적용의 예측모델 개발 - 기존 물관리 시스템 정보들의 빅데이터화(저수량,유입량,유출량,강우 등) - 저수율 예측 알고리즘(모델) 개발 및 미래 예측 정보 고도화(매개변수 추가 및 학습) - 저수율 예측 오차율 감소 및 정확도 향상2. 관리자 방류량/수문개방 의사결정 지원 및 수요자 물공급 요청... |
| 기대효과 |
1. 활용계획1) 개발결과물 성과 - 농업용 저수지 물관리 예측 시스템 정확도 향상 - 현재 저수량 및 미래 예측 정보 제공 및 수요자 중심의 물공급 체계 구축2) 개발결과물의 활용분야 및 활용방안 - 기후·환경변화에 선제적 대응 - 저수율 최적화 운영 및 농업용수 절감 - 기타수자원적용2. 기대효과1) 과학·기술적 측면 - 인공지능(AI) 기반의 객관성... |
| 키워드 |
인공지능,저수율,예측,저수지,가뭄 |