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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
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.
본문·목차
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