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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서재현 (광운대학교) 이용희 (국립기상연구소) 김용혁 (광운대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제6호
발행연도
2012.12
수록면
706 - 714 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

미분진화 기반의 초단기 호우예측을 위한 특징 선택
서재현 ,  이용희 ,  김용혁 한국지능시스템학회 논문지 2012.12 학술저널

2011

유전 알고리즘 기반의 초단기 호우 예측을 위한 특징 선택
서재현 ,  임용성 ,  김용혁 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 대한민국의 국립기상연구소에서 제공한 최근 4년간의 데이터를 훈련 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 나누어 초단기 호우 예측을 하고자 한다. 우리는 데이터 셋을 훈련 데이터, 검증 데이터와 테스트 데이터 세 부분으로 나눴다. 데이터의 차원이 커짐에 따라 해 공간의 크기가 지수적으로 증가하여 실험의 속도가 현저히 떨어지는 문제를 피하기 위하여 72 개의 특징들 중에서 주요한 특징들만을 선택하게 되었다. 예측의 정확도를 높이기 위해 미분진화 알고리즘을 사용하였고, 진화연산의 적합도 함수로 두 개의 분류기를 선택하였는데, 일반적으로 우수한 성능을 보이는 서포트 벡터 머신(SVM)과 분류 속도가 빠른 최근린법(k-NN)을 사용하였다. 또한, 실험에 사용할 데이터 가공을 위해 언더샘플링과 정규화를 하였다. 진화연산의 적합도 함수로 SVM 분류기를 사용하였을 때 실험 결과가 대체로 우수하였는데, 미분진화 알고리즘 실험은 모든 특징을 선택한 실험보다 약 5 배 정도 우수한 성능을 보였고, 유전 알고리즘을 사용한 실험보다 약 1.36 배 정도 더 우수한 성능을 보였다. 실험 속도 면에서는 미분진화 알고리즘을 사용한 실험이 유전 알고리즘을 사용한 실험보다 약 20배 이상 실험 시간이 단축되었다.
#미분진화 #초단기 호우 예측 #SVM #k-NN #differential evolution #very short-term heavy rainfall prediction #SVM #k-NN.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 분류기
4. 미분진화 기반의 특징 선택
5. 데이터 및 데이터 처리
6. 실험 설정 및 결과
7. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - / / Korea Meteorological Administration google schola 2. [학술지(정기간행물)] - E. E. Ebert / 2000 / Verification of precipitation in weather systems: Determination of systematic errors / Journal of Hydrology 239 : 179 ~ 202 google schola 3. [단행본] - B. R. Moon / 2008 / Genetic Algorithm / Hanbit Media Press google schola 4. [단행본] - J. Holland / 1992 / Adaptation in Nature and Artificial Systems / MIT Press google schola 5. [학술대회논문] - J. J. Jung / 2001 / Global Optimization Using Differential Evolution Algorithm / In Proceedings of KSME conference on solid and structural mechanics : 29 ~ 33 google schola

이 논문의 저자 정보

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