연구과제공모
Information Center for Agriculture and Life Sciences
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클러스터링 기법을 이용한 저수지 제방수위 자료분석 연구
신청기간
2023/08/04-2023/08/16
지원기관
농림축산식품부
Author
admicals
Date
2023-08-09
Views
353
Ⅰ. 제안 개요
1. 과업명 : 클러스터링(Clustering) 기법을 이용한 저수지 제방수위자료 분석
2. 추진배경 및 필요성
○ 저수지 제방수위자료의 품질관리를 통한 계측자료의 신뢰성 확보
○ 담수호수위에 따른 저수지별 상‧하류부 제방수위의 변동유형 분류를 통한 객관적인 계측자료 해석 근거자료 확보
3. 과업의 목적
○ 방대한 자료의 기계학습으로 자료 군집화를 통한 저수지별 시계열자료 해석 및 계측자료의 체계적 관리
4. 과업 수행기간 : 계약일 ~ 2022.12.13.까지
5. 소요예산(추정액) : 금45,000,000원(부가세 포함)
6. 과업의 범위
□ 재해예방 누수계측 지구별 계측자료 수집 및 분석
○ 지구별 담수호수위자료 및 제방수위자료 수집
- 누수계측 지구별 과거 담수호 및 제방수위 계측자료 등 수집
- 지구별로 수집된 계측자료 기간 정리 등 데이터셋 구축
○ 지구별 담수호수위자료 및 제방수위자료 분석
- 계측자료 시각화를 통한 자료 분석
- 계측자료 상관성 분석을 통한 지구별 자료 특성의 상관관계 도출
□ 재해예방 누수계측 지구별 계측자료 전처리 및 학습자료 구축
○ 기계학습을 위한 입력자료(상‧하류부 제방수위자료 등) 전처리
- 계측자료 오차 보정을 위한 오차범위 및 이상치 제거 기준 설정
- 설정된 기준을 통한 전처리(오차 보정) 수행
- 시계열 계측자료 정규화 작업 수행
○ 클러스터링을 위한 학습 및 테스트 자료 분리
- 클러스터링 모델 학습과 학습된 모델의 성능 평가를 위한 학습 및 테스트 자료 구축
□ 계측자료의 기계학습을 통한 클러스터링 적용
○ 제방수위자료 특성에 따른 클러스터링 알고리즘 선정
- 저수지 제방수위 변동유형 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘 선정
- 클러스터링 알고리즘을 통한 저수지 군집화 수행
○ 반복적 기계학습을 통한 계측자료의 클러스터링 결과 검‧보정
- 기계학습을 통한 기댓값과 결과값의 오류에 대한 함수 보정
- 반복적 학습을 통한 모델 매개변수에 대한 최적화 수행
□ 계측자료의 클러스터링 적용결과에 대한 분석 및 종합평가
○ 비지도학습(Unsupervised learning) 결과에 따른 계측자료의 신뢰성 평가
- 비지도학습 결과 검증을 위한 제방수위자료 비교․검토
○ 제방수위 유형별 원인 분석 및 종합평가 결과제시
- 저수지별 군집화된 제방수위 유형별 수위변동 원인 분석
- 원인 분석에 따른 저수지 제방수위자료의 품질관리 방안 제시
