연구과제공모
Information Center for Agriculture and Life Sciences
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빅데이터 기반 저수위 예측모델을 이용한 시계열 저수위 변동예측 연구
신청기간
2023/06/16-2023/06/27
지원기관
농림축산식품부
Author
관리자
Date
2023-06-16
Views
291
Ⅰ. 제안 개요
1. 과업명 : 빅데이터 기반 저수위 예측 모델을 이용한 시계열 저수위 변동 예측 연구
2. 추진배경 및 필요성
○ 수리시설물의 안전관리를 위한 저수지별 상류유역 특성에 따른 저수위 변동 특성 파악
○ 강우 일수에 비해 강수량 증가 추세에 따라 집중호우 시기 제방에 대한 안전관리 도모
○ 계측자료 및 저수위 빅데이터를 활용한 머신러닝 기반 저수위 예측 정밀도 향상 도모
3. 과업의 목적
○ 수리시설물 제방 안전관리를 위한 저수위 예측의 정밀도 확보 및 저수지별 상류유역 특성에 따른 저수위 변동에 대한 대처방안 마련
4. 과업 수행기간 : 계약일 ~ 2022.12.20.까지
5. 소요예산(추정액) : 금97,000,000원(부가세 포함)
6. 과업의 범위
※ 재해예방계측 시범사업 대상지
□ 실시간 저수위 예측 모형 생성, 분석 및 검·보정
○ 저수위 예측을 위한 입력자료 수집
- 시범사업 대상지별 실시간 저수위 자료, 기상 자료 등 수집
- 수집된 입력자료를 머신러닝 학습자료로 이용
○ 저수지 상류유역 현장 답사를 통한 유역 특성 분석
- 저수지 저수위 예측 영향 인자 및 유역 특성 자료 분석
- 상류유역의 토지이용 및 지형 특성 분석
○ 저수지 제원과 저수지 형상 및 내용적 등 자료 분석
- 저수지별 제원(표고, 내용적, 계획홍수위, 물넘이 마루 표고 및 단면, 월류부 길이 등) 자료 분석
- 저수지별 형상 및 내용적 분석
○ 저수지별 1, 3, 6, 12시간후 저수위 예측 모델 학습
- 저수위 예측 학습 모델 인자별 중요도 분석 및 이를 통한 최적 입력자료 DB 구축
- 저수지별, 1시간, 3시간, 6시간, 및 12시간 후 저수위 예측 모델 학습
○ 학습된 모형과 입력 정보를 활용한 저수위 예측 모델 검증
- 예측된 수위와 실제 저수위 비교․분석을 통한 모형 검정
- 교차 검증(N-fold)을 통한 학습 모형 정확성 분석
□ 저수지 상류유역 유입량에 따른 저수위 분석 및 저수위 변동 예측
○ 유입량 산정을 위한 저수지별 상류유역 특성 분석
- 저수지 상류 유역 경계 및 유역별 유입 하천 분석
- 상류유역 유입수 관리시설(가동보, 도수로 등) 특이사항 확인
○ 저수지별 상류유역 계측자료 확인
- 강우량, 유입량 측정자료 등 계측자료 확인
○ 저수위 분석을 통한 저수지 유입량, 증발량, 공급량 등 물수지 분석
- 물수지 분석을 통한 저수지 유입량 분석
○ 머신러닝 기반 시계열 저수위 변동 예측
- 구축된 모델을 활용한 시계열 저수위 산정 결과 표출
- 예측된 저수위 결과를 바탕으로 저수위 변동 예측
○ 학습된 머신러닝 기반 모형 운영 매뉴얼 작성
- 향후 개발될 재해예방 관리 시스템과의 연계를 위한 학습된 저수지 예측 기계학습 모형의 운영 매뉴얼 작성
