LSTM모델을 사용하여 하천수위 예측기법

LSTM을 이용한 하천수위 예측 기법에 관해서 요즘 연구하고 있다. 우선 파란색으로 적은 문장은 모두 <Estimation Method of River Water Level Using LSTM,조우진,강동수,국방대학교 컴퓨터공학전공> 의 논문내용을 참고하였다.

 

연구배경

• 하천의 범람이 빈번[그림1]
• 집중호우로 인한 강우량의 급증으로 하천이 범람하여 도시침수 문제 발생[그림2]
• 침수로 인하여 인명사고, 차량 피해 발생을 막기 위한 하천범람 조기예측 후 차수막 자동화시스템의 필요성

연구내용

전북 진안 용담댐 하류의 1개 지점 강수량 데이터와 3개 지점(전북 진안 감동교, 충남 금산 제원대교, 충북 영동 양강교) 수위,유량 데이터를 이용

데이터셋은 공공데이터포털(www.data.go.kr)에 들어가서 로그인 후 우량수위관측정보를 검색하면 한국수자원공사에서 제공하는 open api(XML)를 활용신청하면 받을 수 있다.(활용신청하면 5분~10분정도면 활용수락해준다) 

OpenApi를 처음 사용하는데 있어 조금 어려움을 겪었는데 방법을 설명하겠다.

1. 활용신청을 한 후 활용 가능하게 되면 제공하는 참고문서를 꼭 읽기바란다.
2. [그림4] 참고문서를 보면 서비스키라고 나오는데 서비스키 자리에 부여받은 일반인증키를 넣은 후 웹에 접속한다.
3. 접속하면 XML형식의 응답메시지를 확인가능하다.

공공데이터포털에 "우량수위관측정보" 검색

그림4

우리는 LSTM 모델을 학습하고 실행하기 위해 csv파일을 필요로 하였고, XML을 CSV로 변환하였다. 변환하는 코드는 https://www.youtube.com/watch?v=HoadT770U1Y 링크의 더보기에서 제공받았다. [XMLtoCSV]

XMLtoCSV

시스템 구조도

데이터셋은 2018년 6월 1일 00:30~2018년 9월 30일 23:30까지 30분 단위의 5735개의 시계열데이터를 사용하였고 변수값은 누적 강우량, 우량, 수위, 시간이 있다. 학습데이터셋과 검증데이터셋의 비율을 8:2로 나눠주었고, Iteration은 4000으로 지정하였다. 결과는 RMSE가 0.001이 나오며, 굉장히 예측을 잘하는 것을 확인할 수 있었다. 그래프를 보면 x축은 Time Period이며 단위는 day이다. 학습데이터셋이 4588개이므로 검증데이터셋이 4589~5735(1147개이다.) 4589번에서 720번째에 해당하는 5309번째의 수위(FLUX,표의 빨간색구간)를 보면 6.79m라고 나와있는데 LSTM모델이 근접하게 예측하고 있는 것을 확인할 수 있었다.

LSTM 모델은 LSTM모델을 이용한 여름철 온도예측(https://m.blog.naver.com/gudrb1707/221275862122)을 먼저 하신 분이 계셔서 참고하였다. 여름철 온도예측을 기온, 풍속, 해면기압, 습도를 통해 하였으며 수위 예측은 누적강우량과 우량, 수위를 통해 미래의 수위를 예측해보았다.

LSTM(하천수위예측).ipynb

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