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자료유형
학술저널
저자정보
김경태 (서경대학교) 서기성 (서경대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제12호
발행연도
2019.12
수록면
1,607 - 1,611 (5page)
DOI
10.5370/KIEE.2019.68.12.1607

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Understanding the characteristics of the easterly-related weather phenomena in the eastern coast in Korean Peninsula is very important to analyze abnormal atmospheric phenomena such as heavy rain, heavy snow, and hot-dry wind. As data science techniques have steadily improved, data driven prediction models are becoming more powerful in the quantitative forecasting weather. In this paper, we apply the deep learning based methods to predict the presence or absence of the easterly wind around the Korean peninsula. The DNN, CNN, and LSTM based deep learning approaches for prediction of easterly wind are experimented and compared for the Korean Peninsula and East Sea. Vertical pressure levels of ERA5 data in year 2013 and 2014 are used.
#Easterly wind #Deep neural network #Convolution neural network #Long short-term memory #Deep learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 동풍과 데이터 전처리
3. 딥러닝 기반 동풍 예측 기법
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Sun-Gi Lee / 2005 / A Case Study on the Easterly Wind Characteristics around Gangneung City / Journal of Atmosphere 15(4):191~202 dbpia 이재규 / 2003 / 동풍계열의 기류와 관련된 영동대설 사례에 대한 수치모의 연구 / 한국기상학회지 39(4):475~490 dbpia Ziqi Cao / 2015 / Interannual increase of regional haze-fog in North China Plain in summer by intensified easterly winds and orographic forcing / Atmospheric Environment 122:154~162 google schola Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444 google schola Y. LeCun / 1998 / Gradient based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE :2278~2324 google schola

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