본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다.

Input variable selection is one of the various techniques for improving the performance of artificial neural network. In this study, mutual information is applied for input variable selection technique instead of correlation coefficient that is widely use

• 한광희(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Han Kwang-Hee
• 류용준(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Ryu Yong-Jun
• 김태순(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Kim Tae-Soon
• 허준행(연세대학교 사회환경시스템공학부 토목환경공학과) | Heo Jun-