본 연구는 해양시정과 하천수위 예측을 실험한다. 해양시정 예측을 위해 인천시 덕적도에 위치한 공군부대에서 시정데이터를 획득하고, 인근에 위치한 기상청 부이에서 기온·기압 등 이외의 인자 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 시간순서에 맞게 병합하고, 결측된 부분은 이전 시간의 값으로 채워넣어 결측값이 없도록 전처리한다.
하천수위 데이터는 용담댐 하류에 위치한 금강하천 3개 지점의 수위·유량 데이터를 금강 홍수통제소에서 획득하고, 금산군의 시간당 강수량 데이터를 기상청을 통해 획득하여 두 데이터를 시간 순서에 맞게 병합한다.
전처리 된 해양시정 데이터와 하천수위 데이터는 LSTM(long short-term memory)에 적정 비율로 학습 데이터와 검증 데이터로 나눈다. 해양시정 예측을 위해 기존 연구에서 사용한 인자(시정, 기온, 기압, 풍속, 습도)에 해양인자(해수면온도, 해기차)를 추가하여 실험을 진행한다. 그 결과, 해양인자를 추가한 본 연구가 기존 연구보다 나은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
하천수위 데이터는 수위·유량·강수량으로 구성되어 있으며 해당 데이터를 LSTM(long short-term memory)에 학습시켜 2개 혹은 3개 지점별 학습을 진행하였는데, 최하위에 위치한 양강교 수위예측을 위해 지표를 비교한 결과, 인접한 2개 지점의 데이터를 사용한 것이 가장 나은 성능을 보였다.
본 실험결과를 바탕으로 해양시정과 하천수위 예측 능력을 향상시켜 군 작전 성공에 기여하고, 재해에 의한 인적·물적 피해예방에 도움이 되고자 한다.