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해양 뜰개는 해수면을 떠다니며 해양 기상 등을 관측하는 장비로, 뜰개를 통해 관측한 데이터는 해양 기상 예측, 유류유출 예측 등의 상황에서 활용된다. 관측 데이터는 관측 시에 오측(error data) 또는 결측(missing data)이 발생할 수 있으며, 오측 또는 결측된 데이터가 포함 될 경우, 데이터를 사용하는 모델들의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 데이터 보정을 위한 방법으로 순환신경망을 이용한 데이터 보정 모델을 제안한다. 2015년 7개, 2016년 8개의 뜰개를 통해 수집한 해양 데이터를 이용한 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개 이동 예측 실험을 설명하며, 실험 결과, 데이터 보정을 통해 13.9%의 데이터가 보정되었으며, 이동 예측 모델의 성능이 1.4% 향상되는 것을 보였다.
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참고문헌 (15)
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박준성 / 2013 / GPS 뜰개를 이용한 해양 표면류 관측 / Ocean and Polar Research 35(3):193~203
R. J. Little / 2014 / Statistical analysis with missing data / John Wiley & Sons
John W. Graham / 2009 / Missing Data Analysis: Making It Work in the Real World / Annual Review of Psychology 60(1):549~576
N.F. Schneidewind / 1979 / An Experiment in Software Error Data Collection and Analysis / IEEE Transactions on Software Engineering SE-5(3):276~286
J. H. Ha / 2016 / A Survey on Data Correction of Observation and Prediction Using Machine Learning: Preliminary Study for Optimizing Oil Spill Model / International Journal of Applied Engineering Research 11(16):8892~8895
R. J. Little / 2014 / Statistical analysis with missing data / John Wiley & Sons
John W. Graham / 2009 / Missing Data Analysis: Making It Work in the Real World / Annual Review of Psychology 60(1):549~576
N.F. Schneidewind / 1979 / An Experiment in Software Error Data Collection and Analysis / IEEE Transactions on Software Engineering SE-5(3):276~286
J. H. Ha / 2016 / A Survey on Data Correction of Observation and Prediction Using Machine Learning: Preliminary Study for Optimizing Oil Spill Model / International Journal of Applied Engineering Research 11(16):8892~8895
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