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인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제7호
발행연도
2018.1
수록면
749 - 757 (9page)

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항공기의 이륙·착륙에 가장 많은 영향을 끼치는 것 중에 하나는 윈드시어이다. 윈드시어는 wind(바람)과 shear(자르다)가 결합된 용어로, 짧은 수평·수직 거리 내에서 바람의 방향과 속도가 갑자기 변하는 현상을 말한다. 이착륙 단계의 낮은 고도에서는 조종사가 대응할 만한 시·공간적 여유가 없기 때문에, 윈드시어가 발생하면 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 일정 시간(10분, 20분, 30분) 이후의 윈드시어 발생 경보를 사전에 예측하는 모델을 제안한다. 딥 러닝 기법 중의 심층 신경망을 이용하여 모델을 설계하고, 오픈소스 라이브러리인 텐서플로로 구현하였다. 항공기상 관측 장비로 수집된 풍향, 풍속, 온도와 습도 등의 인자를 포함한 인천공항의 활주로 6개의 기상자료로 이 심층 신경망을 통해 학습하고, 미래의 윈드시어 발생을 예측하는 실험을 진행하였다. 이 심층 신경망을 이용하여 학습된 모델은 서포트 벡터 머신 모델에 비해 평균적으로 약 13.47%의 성능 향상을 보였다.
#Deep learning #Artificial neural networks #Deep neural networks #Wind-shear #Prediction

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https://en.wikipedia.org/wiki/Wind_shear google schola Dalto, Mladen / 2015 / Jadranko Matuško and Mario Vašak. Deep neural networks for ultra-short-term wind forecasting. Industrial Technology (ICIT) / 2015 IEEE International Conference on :1657~1663 google schola 하지훈 / 2016 / 딥러닝 기법을 이용한 내일강수 예측 / 한국지능시스템학회 논문지 26(2):93~98 dbpia Kang / 2010 / Research of low-level wind shear using LLWAS at Incheon international airport / Proceedings of the Autumn Meeting of KMS google schola Lee / 2010 / Prediction of low-level wind shear using LENS ensemble / Proceedings of the Autumn Meeting of KMS google schola

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