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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 299 - 304 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.4.299
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표층 뜰개는 주로 바람과 해류의 영향에 따라 이동 경로가 정해진다. 해류와 바람 두 가지의 특징을 사용하여 새로운 특징들을 생성한 후, 기계학습을 사용하여 뜰개의 이동 경로를 예측하고자 한다. 실험에 사용한 데이터셋은 서해상의 4개 뜰개들로부터 관측된 데이터이다. 이중에서 3개 뜰개의 관측 데이터를 훈련 데이터로 사용하고 나머지 뜰개의 관측 데이터를 테스트 데이터로 사용한다. SVM, k-NN 및 Random Forest 알고리즘을 사용한 10-folds 실험을 통해 학습 모델들을 생성한다. 성능 측정 척도로 평균절대오차와 유클리드 거리를 사용한다. 위치 데이터를 사용하여 위도와 경도 학습 모델들을 생성한 후, 그 모델들에 테스트 데이터의 위도와 경도 값들을 입력하여 뜰개의 다음 위치를 예측한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험 데이터 및 전처리
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J. S. Park, K. R. Kang, S. Lee, and S. R. Lee. “Observation of the Sea Surface Skin Current Using a GPS-Drifter,” Ocean and Polar Research, vol. 35, no. 4, pp. 193-203. 2013.
G. D. Kim and Y. H. Kim, “Correction of drifter data using recurrent neural networks,” Journal of the Korea Convergence Society, vol. 9, no. 3, pp. 15-21, 2018.
J. S. Sim and J. Y. Chung. Microscope to see the sea, ocean science base, Jiseongsa Publishing, 2014.
National Institute of Meteorological Sciences, “ARGO project”, Available : http://argo.nims.go.kr, 2021, [Accessed: 08. 23, 2021].
H. Guo, L. B. Jack, and A. K. Nandi, “Feature generation using genetic programming with application to fault classification,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 35, no. 1, pp. 89-99, 2005.
G. D. Kim and Y. H. Kim, “Correction of drifter data using recurrent neural networks,” Journal of the Korea Convergence Society, vol. 9, no. 3, pp. 15-21, 2018.
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H. Guo, L. B. Jack, and A. K. Nandi, “Feature generation using genetic programming with application to fault classification,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 35, no. 1, pp. 89-99, 2005.
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