인공신경망과 가우시안 과정 회귀에 의한 규칙파의 조파기 입력파고 추정 KCI
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 오정은 | - |
dc.contributor.author | 오상호 | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-30T02:30:00Z | - |
dc.date.available | 2022-12-30T02:30:00Z | - |
dc.date.created | 2022-12-30 | - |
dc.date.issued | 2022-12 | - |
dc.identifier.issn | 1976-8192 | - |
dc.identifier.uri | https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/43665 | - |
dc.description.abstract | 2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다. | - |
dc.description.uri | 2 | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국해안,해양공학회 | - |
dc.title | 인공신경망과 가우시안 과정 회귀에 의한 규칙파의 조파기 입력파고 추정 | - |
dc.title.alternative | Estimation of the Input Wave Height of the Wave Generator for Regular Waves by Using Artificial Neural Networks and Gaussian Process Regression | - |
dc.type | Article | - |
dc.citation.endPage | 324 | - |
dc.citation.startPage | 315 | - |
dc.citation.title | 한국해안·해양공학회논문집 | - |
dc.citation.volume | 34 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.contributor.alternativeName | 오정은 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국해안·해양공학회논문집, v.34, no.6, pp.315 - 324 | - |
dc.identifier.doi | 10.9765/KSCOE.2022.34.6.315 | - |
dc.identifier.kciid | ART002908915 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | gaussian process regression | - |
dc.subject.keywordAuthor | wave generation | - |
dc.subject.keywordAuthor | physical experiment | - |
dc.subject.keywordAuthor | 머신러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 인공신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가우시안 과정 회귀 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 조파 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 수리실험 | - |
dc.subject.keywordAuthor | machine learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | artificial neural network | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |