LSTM을 이용한 해양시정 예측 방법

Q: 이 논문에서 정의한 해양시정이란 무엇인가?

해양시정은 항공기 이착륙, 항해, 해양레저 활동에 직접적인 영향을 미치는 기상 요소이다. 본 연구에서는 서해 덕적도 지역의 실제 시정값을 공군기상대에서 획득하고, 풍속, 기압, 기온 등의 기상자료와 해수면 온도, 해기차를 포함한 인자들을 활용하여 LSTM 모델로 예측하는 대상이다.

Q: 해양시정 예측 시 해수면 온도와 해기차를 추가하는 것이 예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

실험 결과, 해수면 온도와 해기차를 시정 영향인자에 추가했을 때 기존 인자만 사용한 경우보다 RMSE 값이 더 낮은 경향을 보였다. 특히 두 인자를 모두 포함한 경우 표준편차가 낮아져 예측 결과의 안정성이 향상됨을 확인하였다. 이는 해상에서의 시정 예측 정확도를 높이는 데 기여한다.

조우진; 강동수

doi:10.5626/KTCP.2021.27.10.471

자료유형: 학술저널

저자정보: 조우진 (국방대학교) 강동수 (국방대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 471 - 478 (8page)

DOI: 10.5626/KTCP.2021.27.10.471

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해양시정은 항공기 이착륙, 항해, 해양레저 활동에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구는 시정을 예측하기 위해 머신러닝 방법인 LSTM(Long Short-Term Memory)를 이용한다. 기상 데이터는 2012년부터 2017년까지 서해 덕적도의 군사 분야와 민간 분야 기상 데이터를 수집하여 전처리한다. 전체 6년의 기간 중 5년은 LSTM 모델에 학습시키고, 남은 1년은 검증 데이터로 사용한다. 그리고, 기존 예측에서 사용하였던 인자인 시정, 풍속, 기압, 습도, 기온 인자에 해수면온도와 해기차를 추가하여 성능 차이를 비교한다. 실험 결과는 실제값과 예측값의 차이가 수치적으로 적은 값을 보인다.

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