File Download

There are no files associated with this item.

  • Find it @ UNIST can give you direct access to the published full text of this article. (UNISTARs only)

Views & Downloads

Detailed Information

Cited time in webofscience Cited time in scopus
Metadata Downloads

Full metadata record

DC Field Value Language
dc.citation.endPage 680 -
dc.citation.number 9 -
dc.citation.startPage 667 -
dc.citation.title 한국수자원학회 논문집 -
dc.citation.volume 54 -
dc.contributor.author 전종안 -
dc.contributor.author 이현주 -
dc.contributor.author 임슬희 -
dc.contributor.author 김대하 -
dc.contributor.author 백상수 -
dc.date.accessioned 2023-12-21T15:15:02Z -
dc.date.available 2023-12-21T15:15:02Z -
dc.date.created 2021-10-13 -
dc.date.issued 2021-09 -
dc.description.abstract 이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다. -
dc.identifier.bibliographicCitation 한국수자원학회 논문집, v.54, no.9, pp.667 - 680 -
dc.identifier.doi 10.3741/JKWRA.2021.54.9.667 -
dc.identifier.issn 1226-6280 -
dc.identifier.uri https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/54118 -
dc.language 영어 -
dc.publisher 한국수자원학회 -
dc.title.alternative Comparative assessment of frost event prediction models using logistic regression, random forest, and LSTM networks -
dc.title 로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, LSTM 기법을 활용한 서리예측모형 평가 -
dc.type Article -
dc.description.isOpenAccess FALSE -
dc.identifier.kciid ART002757574 -
dc.description.journalRegisteredClass kci -
dc.subject.keywordAuthor Long short-term memory (LSTM) network -
dc.subject.keywordAuthor 서리 -
dc.subject.keywordAuthor 무상일 -
dc.subject.keywordAuthor 로지스틱 회귀 -
dc.subject.keywordAuthor Frost -
dc.subject.keywordAuthor Frost-free period -
dc.subject.keywordAuthor Logistic regression -
dc.subject.keywordAuthor 랜덤 포레스트 -
dc.subject.keywordAuthor LSTM -
dc.subject.keywordAuthor Random forest -

qrcode

Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.