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배효식; 유숙현; 권희용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배효식 (Anyang University) 유숙현 (안양대학교) 권희용 (안양대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제2호

발행연도: 2017.1

수록면: 363 - 370 (8page)

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Data assimilation is an initializing method for air quality forecasting such as PM10. It is very important to enhance the forecasting accuracy. Optimal interpolation is one of the data assimilation techniques. It is very effective and widely used in air quality forecasting fields. The technique, however, requires too much memory space and long execution time. It makes the PM10 air quality forecasting difficult in real time. We propose a fast optimal interpolation data assimilation method for PM10 air quality forecasting using a new kernel tridiagonal sparse matrix and CUDA massively parallel processing architecture. Experimental results show the proposed method is 5∼56 times faster than conventional ones.

#Data Assimilation #Optimal Interpolation #CUDA #Sparse Matrix

참고문헌 (15)

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[단행본] - National Institute of Environmental Research / 2015 / A Study of Accuracy Improvement of Numerical Air Quality Forecasting Model (I )

[학술지(정기간행물)] - 유숙현 / 2015 / PM10 예보 향상을 위한 민감도 분석에 의한 역모델 파라메터 추정 / 멀티미디어학회논문지 18 (7) : 886 ~ 894

[학술지(정기간행물)] - 이강열 / 2016 / 전지구 대기질 재분석 자료의 평가와 국지규모 미세먼지 예보모델에 미치는 영향 / 한국환경과학회지 25 (7) : 1029 ~ 1042

[학술지(정기간행물)] - 박래설 / 2013 / 동아시아 대기질 예보 및 감시를 위한 모델링 기술의 현황과 발전 방향 / 한국대기환경학회지 29 (4) : 407 ~ 438

[단행본] - F. Bouttier / 2002 / Data Assimilation Concepts and Methods, Meteorological Training Course Lecture Series / European Centre for Medium-Range Weather Forecasts

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권희용

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