LSTM 기반 딥러닝 기법을 이용한 섬진강 구례교 지점의 홍수위 예측

초록

기후변화와 기후변동으로 인한 극한 호우의 발생으로 홍수 피해는 증가하는 추세에 있다. 특히, 인명 손실을 포함한 하천홍수 피해 저감을 위해 비구조적 방법인 홍수예경보시스템은 매우 중요하게 인식되고 있으며, 홍수예경보는 물리적 모형인 강우-유출 모형에 의한 홍수량 및 홍수위 예측을 통해 이루어져 왔다. 그러나 최근에는 기존 물리적 기반의 홍수위 예측 모형의 단점을 보완한 머신러닝 기반의 홍수위 예측 모형을 적용한 연구들이 진행되고 있으나 다양한 사례에 대한 적용 연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 딥러닝 기법을 적용하여 섬진강 수계 구례 지점의 하천 수위를 1, 3, 6시간 선행 예측하고, 선행 예측 시간에 따른 예측 정확도를 비교 분석하고자 한다. 또한 기존의 서포트벡터머신(SVM) 모형, 다층퍼셉트론(MLP) 모형을 적용한 결과와의 비교 분석을 통해 LSTM 모형의 적용성을 평가하고자 하였다. 평가 결과, LSTM 모형이 다른 모형 보다 우수한 예측 성능을 보이고 있음을 알 수 있었으며, 향후 홍수 예측을 위해 LSTM 모형의 적용성을 보다 심층적으로 연구할 필요가 있다.

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