1. 논문제목: Comparison of artificial neural network transfer functions abilities to simulate extreme runoff data

   저널: 2012 International Conference on Environment, Energy and Biotechnology
     저자: Mohammad Dorofki, Ahmed H. Elshafie, Othman Jaafar, Othman A. Karim, Sharifah Mastura

 

2. 주저자 배경

주저자 Mohammad Dorofki 는 말레이시아 UKM Department of civil and structural engineering과에 에서 근무하고 있다.

 

3. 논문 요약

이 연구는 인공신경망 (ANN, artificial neural network)을 이용하여 runoff를 예측하는데 있어, extreme runoff를 가장 잘 예측하기 위해 여러 가지 전달함수 (transfer function)를 이용하여 모델을 구축하고 비교를 하였다. 연구대상지역은 말레이시아의 Johor river 유역으로, 모델의 입력자료는 강우와 침투율을 사용하였고, 출력자료는 유출량을 사용하였다. 총 5가지의 통계학적 전달함수를 고려하여 모델의 성능을 평가하였다. 이 중 Log-sigmoid 함수를 적용하였을 경우 minimum 유출량을 가장 잘 예측하였고, Purelin 함수를 이용하였을 경우 maximum 유출량을 가장 잘 예측하였다.

 

4. 논문의 독창성

이 논문은 ANN의 전달함수의 종류에 따른 모델의 성능을 비교 하였다.

 

5. 논문의 적용 가능성

본 연구에서 제시된 전달 함수에 따른 모델 성능은 현재 진행중인 연구결과와 비교가 가능할 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 적용된 전달 함수에 따른 방법을 현재 연구에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

 

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr