• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.198-203
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• 2020

본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.