인공지능 기법을 활용한 태풍에 동반된 강수량의 보정

현동규; 허창회; 김다솔; 김동훈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 현동규 (서울대학교) 허창회 (서울대학교) 김다솔 (서울대학교) 김동훈 (인하대학교)

저널정보: 한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2021년 한국기상학회 가을학술대회 초록집

발행연도: 2021.10

수록면: 204 - 204 (1page)

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2021

인공지능 기법을 활용한 태풍에 동반된 강수량의 보정

현동규 , 허창회 , 김다솔 외 1명 한국기상학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

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우리나라에서 태풍 피해의 대부분이 집중호우에 의해 발생하므로, 태풍 진로와 강도뿐 아니라 동반된 강수량의 예측성을 높일 필요가 있다. 최근 태풍 인자를 예보하는 데에 다양한 인공신경망 기법이 도입되고 있다. 이 연구에서는 생성적 적대 신경망에 기반한 이미지 변환 기법 (pix2pix GAN)을 활용하여 재분석자료(ERA-5)의 태풍에 동반된 강수량을 보정하였다. 신경망 훈련에 필요한 표본을 충분히 확보하기 위해서 자료 기간이 긴 재분석자료를 이용하였다. 2000-19년 동안 북서태평양에서 활동한 태풍 정보를 훈련 및 검증자료로 정하였고, 재분석자료의 강수량, 지형, 연직바람시어, 상대습도 등의 입력변수로부터 태풍에 동반된 강수량을 산출하도록 신경망을 구성하였다. 주요 결과로서 강수 면적의 평균 제곱근 오차가 40%, 강수 강도의 평균 절대 오차가 13% 줄었으며, ... 전체 초록 보기

#태풍에 동반된 강수 #인공지능 #이미지 변환 기법 (pix2pix GAN) #재분석자료 #편향 보정

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허창회

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주요연구분야 자연과학 > 지구과학 > 대기과학

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김다솔

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김동훈

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