Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김태웅 | - |
dc.date.accessioned | 2019-05-09T06:11:24Z | - |
dc.date.available | 2019-05-09T06:11:24Z | - |
dc.date.issued | 2017-10 | - |
dc.identifier.citation | KSCE 2017 CONVENTION, Page. 80-81 | en_US |
dc.identifier.uri | http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE07297089 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/103663 | - |
dc.description.abstract | 복잡한 가뭄상태와 가뭄지수에 내재된 불확실성을 고려하여 가뭄을 평가하는 것은 정확한 가뭄 모니터링 을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 Hidden Markov Model의 Dynamic Naive Bayesian Classifier (DNBC)를 활용하여 다양한 가뭄지수를 비교·평가를 수행하였으며, 이를 바탕으로 가뭄을 분류하였다. 본 연 구에 사용된 가뭄지수는 기상, 수문 및 농업 가뭄의 특성을 반영할 수 있는 SPI (Standardized Precipitation Index), SDI (Streamflow Drought Index) 및 NVSWI (Normalized Vegetation Supply Water Index) 그리고 이들을 합성한 가뭄지수(Composite Drought Index, CDI)이다. 단일변수 가뭄지수(SPI, SDI, NVSWI)와 합성 가뭄지수(CDI)를 비교한 결과, 제안된 DNBC는 가뭄의 불확실성을 고려하여 다양한 가뭄의 종류를 효과적으 로 분류할 수 있었다. 제시된 방법은 다양한 가뭄지수를 결합하여 포괄적인 가뭄 평가가 가능하도록 하였다. | en_US |
dc.description.sponsorship | 본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 17AWMP-B083066-04). | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 대한토목학회 | en_US |
dc.subject | 가뭄지수 | en_US |
dc.subject | 불확실성 | en_US |
dc.subject | Dynamic naive Bayesian classifier | en_US |
dc.title | Dynamic Naive Bayesian Classifier를 활용한 가뭄지수 평가 | en_US |
dc.title.alternative | Assessment of Drought Indices Using Dynamic Naive Bayesian Classifier | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 5-6 | - |
dc.contributor.googleauthor | 박동혁 | - |
dc.contributor.googleauthor | 첸시 | - |
dc.contributor.googleauthor | 이진영 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김태웅 | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING | - |
dc.identifier.pid | twkim72 | - |
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