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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제14권 제8호
발행연도
2016.1
수록면
245 - 252 (8page)

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본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
#인공신경망 #기상정보 #자동기상관측장비 #결측 #학습횟수 #Artificial Neural Networks #Weather Informations #ASOS/AWS #Missing #Epoch

목차

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박지애 / 2016 / 기상요인과 식중독 발병의 연관성에 대한 빅 데이터 분석 / 디지털융복합연구 14(3):319~327 dbpia 김장묵 / 2016 / 기상요인과 병원 전력사용량의 상관관계 / 디지털융복합연구 14(6):457~466 dbpia 이무훈 / 2016 / 야외활동 의사결정을 위한가중치 기반 기상정보 분석 알고리즘 / 디지털융복합연구 14(3):209~217 dbpia 이명호 / 2014 / N-Tier 플랫폼 환경에서 인포그래픽을 기반으로 N-스크린 융합 표현 계층의 설계 / 한국융합학회논문지 5(4):9~13 dbpia WMO / 2004 / Guidelines on quality control procedures for data from automatic weather stations / CIMO/OPAGSURFACE/ETST&MT-1/Doc. 6.1(2) :10 google schola

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