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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 2,867 - 2,881 (15page)
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• 본 프로젝트는 너울성 파도의 발생 시점 예측에 대한 문제를 미래 시점의 설명 변수 Generation과 Classification Task으로 나누어서 해결하고자 하였다.
• 선행 연구에서 현재와 과거 시점의 데이터를 이용하여 너울성 파도 발생 유무를 분류하거나 단순히 미래 시점의 파고를 재현하는데 그치고 있어, 미래의 너울성 파도발생 예측에 대한 통합적인 연구는 활발히 이루어지지 않고 있다.
• 따라서 본 프로젝트에서는 (1)시계열 분석 모델 (Time Series Model, LSTM Model)을 이용하여 미래 시점의 설명 변수를 생성하고, 이렇게 생성된 변수를 (2)Classifier (Windowed-ANN, LSTM)를 통해 너울성 파도의 발생 시점을 예측하고자 하였다.
• 모델의 성능을 각각 비교 분석하여 Feature Data 생성에는 Traditional Times Series Model이 우수하며, 주어진 데이터를 분류하는데는 LSTM Classifier가 우수한 성능을 보임을 밝혔다.
• 선행 연구에서 현재와 과거 시점의 데이터를 이용하여 너울성 파도 발생 유무를 분류하거나 단순히 미래 시점의 파고를 재현하는데 그치고 있어, 미래의 너울성 파도발생 예측에 대한 통합적인 연구는 활발히 이루어지지 않고 있다.
• 따라서 본 프로젝트에서는 (1)시계열 분석 모델 (Time Series Model, LSTM Model)을 이용하여 미래 시점의 설명 변수를 생성하고, 이렇게 생성된 변수를 (2)Classifier (Windowed-ANN, LSTM)를 통해 너울성 파도의 발생 시점을 예측하고자 하였다.
• 모델의 성능을 각각 비교 분석하여 Feature Data 생성에는 Traditional Times Series Model이 우수하며, 주어진 데이터를 분류하는데는 LSTM Classifier가 우수한 성능을 보임을 밝혔다.
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