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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 427 - 434 (8page)
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Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951–2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 인공 지능
3. 유사태풍 예측 시스템의 구축
4. 뉴럴 네트워크의 최적화(Optimization)에 따른 예측 결과
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Excelsior, 2019. History of Artificial Iintelligence. [Online] Available at: [Accessed June 2019].
National Institute of Informatics (NII), 2019. Digital Typhoon. [Online] Available at: 
Hitokoto, M., Sakuraba, M., Sei, Y., 2017. Development of the Real-Time River Stage Prediction Method using Deep Learning. Journal of Japan Society of Civil Engineers, 5(1), 422-429. https://doi.org/10.2208/journalofjsce.5.1_422
Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E., 2012. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, 1, 1097-1105.
Hitokoto, M., Sakuraba, M., Sei, Y., 2017. Development of the Real-Time River Stage Prediction Method using Deep Learning. Journal of Japan Society of Civil Engineers, 5(1), 422-429. https://doi.org/10.2208/journalofjsce.5.1_422
Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E., 2012. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, 1, 1097-1105.
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