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인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제7호
발행연도
2018.1
수록면
739 - 748 (10page)

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구름은 기후와 날씨 변화에서 가장 중요한 요인 중 하나로, 운고계는 구름의 고도와 운량을 자동으로 관측하는데 사용된다. 본 논문에서는 운고계에서 수집한 후방산란자료에 기계학습기법을 적용하여 기상현상을 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 수집한 후방산란자료에 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선형보간법과 잠음제거 오토인코더를 이용하여 잡음소거를 수행한다. 또한, 관측되는 기상현상이 현저히 적기 때문에 언더샘플링을 적용하여 기계학습기법을 적용했다. 적용한 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망이며, 학습 시간의 문제로 서포트 벡터 머신과 인공신경망의 경우 특징선택으로 학습인자를 줄여 실험을 진행했다. 탐지한 기상현상으로는 강수, 안개, 기압을 다루었으며 지역별상세관측자료(AWS)와 시정자료를 사용했다. 기계학습의 성능평가를 위한 정확도 측도로 F1-점수를 사용했으며 실험에서 강수의 경우 0.3377, 안개의 경우 0.0949, 기압의 경우 0.3494를 보인다.
#Ceilometer back-scattered data #Meteorological phenomena detection #Random Forest #Support Vector Machine #Artificial Neural Network

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N. Eresmaa / 2006 / Mixing Height Determination by Ceilometer / Atmospheric Chemistry and Physics 6(6):1485~1493 google schola 하진훈 / 2017 / 대기경계층 고도 산출을 위한 인공신경망기법 적용 / 한국지능시스템학회 논문지 27(4):302~309 google schola Y. Sasaki / 2007 / The Truth of the F-measure / Teach Tutor Mater 1(5) google schola T. K. Ho / 1995 / Random decision forests / Proceedings of the 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition google schola T. K. Ho / 1998 / The Random Subspace Method for Constructing Decision Forests / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20(8):832~844 google schola

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