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자료유형
학술저널
저자정보
Hong, Seokmin (Department of Unmanned Aircraft Systems, Hanseo University) Ku, SungKwan (Department of Aviation industrial and System Engineering, Hanseo University)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제7권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
327 - 333 (7page)

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Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
#Wind speed #Deep learning neural network #Aviation weather #Weather forecast

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