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정형세 (국립기상과학원) 이상삼 (국립기상과학원) 이용희 (국립기상과학원) 서윤암 (제주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
249 - 259 (11page)
DOI
10.5391/JKIIS.2023.33.3.249

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본 논문에서는 남한의 평창 지역에 대해 고해상도 기상 예측자료의 실시간 편의보정에 대해 연구하였다. 공간해상도 100m의 기상 예측자료는 기상청 현업 국지예보모델(LDAPS) 기반의 고해상도 규모상세화 수치자료 생산체계(KMAP)를 이용하여 산출된다. 실시간 학습을 위해 슬라이딩 윈도우 방식의 심층신경망(DNN)을 사용하여 1.5m 기온과 10m 풍속에 편의 보정을 적용하였다. 또한, 최적의 DNN 구조를 선택하기 위해 인공신경망의 뉴런 수와 슬라이딩 윈도우 기법의 윈도우 길이를 테스트하였다. 수행된 실험에서 주어진 조건은 최대 50개의 뉴런과 최대 30일 동안 슬라이딩 윈도우 길이를 대상으로 테스트하였다. 또한, 편의보정 모델의 성능을 평가하기 위해 LDAPS와 KMAP의 기온 및 풍속 예측 데이터를 비교하였다. 그 결과, 15개의 뉴런과 30일의 슬라이딩 윈도우 길이로 편의보정을 적용한 후 기온과 풍속에 대한 RMSE가 LDAPS 대비 각각 33%, 45% 개선되었다. 이를 통해 단기 자료를 활용한 실시간 학습 편의보정 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 자료 및 분석방법
3. 결과
4. 결론
References

참고문헌 (29)

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