논문집/학회지


ㆍ권호 · 33권 6호, 2021. 12
ㆍ제목 · Long Short Term Memory 모델 기반 Case Study를 통한 낙동강 하구역의 용존산소농도 예측
ㆍ저자 · 박성식, 김경회
ㆍ초록 · 본 연구에서는 LSTM 모델을 활용하여 낙동강 하구역의 DO 농도 예측을 위한 최적 모델 조건과 적합한 예측변수를 찾기 위한 Case study를 수행하였다. 모델 매개변수 case study 결과, Epoch = 300과 Sequence length = 1 에서 상대적으로 높은 정확도를 보였다. 예측변수 case study 결과, DO와 수온을 예측변수로 했을 때 가장 높은 정확도를 보였으며, 이는 DO 농도와 수온의 높은 상관성에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 낙동강 하구역의 DO 농도 예측에 적합한 LSTM 모델 조건과 예측변수를 찾을 수 있었다.
ㆍFile
   33(6) 238-245 박성식.pdf (3.6M) [2] DATE : 2021-12-31 14:48:19