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토석류 규모 예측을 위한 RUSLE 모형과 인공신경망 기반의 유사전달률 산정 = (An) evaluation of sediment delivery ratio(SDR) through RUSLE and ANN models for debris-flow volume prediction
서명 / 저자 토석류 규모 예측을 위한 RUSLE 모형과 인공신경망 기반의 유사전달률 산정 = (An) evaluation of sediment delivery ratio(SDR) through RUSLE and ANN models for debris-flow volume prediction / 이용한.
저자명 이용한 ; Lee, Yong-Han
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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8031763

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초록정보

Recently, there has been a lot of damage due to local and short-term heavy rainfall. In order to prepare for this, efforts are continuously being made to predict the scale of debris flow. In the RUSLE model, the Sediment Delivery Ratio(SDR) value is a numerical value to reflect characteristics of the valley and watershed. It can be confirmed that the process of calculating appropriate value of similarity transfer rate through the actual case of soils resulrs in the numerical value close to actual the value through a regression analysis and an artificial neural network method. Especially, the method of artificial neural network is closer to the actual result than the result of regression analysis, which is considered as an approach to obtain more conservative and objective data in the design of the erosion control facility.

최근 국지성 및 단기간의 집중호우로 인한 토석류로 많은 피해가 발생하고 있다. 이에 사전에 대비하고자 토석류의 규모를 예측하려는 노력이 지속적으로 이루어 지고 있다. 많이 사용되는 수정범용토양유실공식(RUSLE) 모형에서 유사전달률(SDR) 값은 구곡 및 유역의 특성을 반영하기 위한 수치이며 이는 해외에서 제시된 경험식으로서 국내 적용에 제약이 뒤따른다. 토석류의 실제사례를 통해 적정한 유사전달률 값을 산정할 수 있는 과정을 확인하고 회귀분석과 인공신경망 방법을 통해 실제 값에 근접한 수치를 확인할 수 있었다. 특히 회귀분석의 결과보다 인공신경망의 방법이 실제에 좀더 근접한 수치를 얻을 수 있었으며 이는 사방시설 설계시 좀더 보수적이고 객관적인 데이터를 얻을 수 있는 접근법이라 사료된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCE 18016
형태사항 iii, 36 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Yong-Han Lee
지도교수의 한글표기 : 이승래
지도교수의 영문표기 : Seung-Rae Lee
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 건설및환경공학과,
서지주기 참고문헌 : p. 34-35
주제 토석류
유사전달률
인공신경망
토사침식량
수정범용토양유실공식
Debris flow
Sediment Delivery Ration
Artificial neural network
Soil loss
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