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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제10호
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 471 - 478 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2021.27.10.471
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해양시정은 항공기 이착륙, 항해, 해양레저 활동에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구는 시정을 예측하기 위해 머신러닝 방법인 LSTM(Long Short-Term Memory)를 이용한다. 기상 데이터는 2012년부터 2017년까지 서해 덕적도의 군사 분야와 민간 분야 기상 데이터를 수집하여 전처리한다. 전체 6년의 기간 중 5년은 LSTM 모델에 학습시키고, 남은 1년은 검증 데이터로 사용한다. 그리고, 기존 예측에서 사용하였던 인자인 시정, 풍속, 기압, 습도, 기온 인자에 해수면온도와 해기차를 추가하여 성능 차이를 비교한다. 실험 결과는 실제값과 예측값의 차이가 수치적으로 적은 값을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. LSTM을 이용한 시정예측 방법
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Korea Maritime Safety Tribunal, Marine Accidents Statistics, pp. 13-25. Ministry of Oceans and Fisheries, Sejong, 2021. (in Korean)
K. Miao and T. Han, "Application of LSTM for short term fog forecasting based on meteorological elements," Journal of Neurocomputing 408 (2020) pp. 285-291, 2020.
J. Jonnalagadda and M. Hashemi, "Forecasting Atmospheric Visibility using Auto Regressive Recurrent Neural Network," Proc. of the 2020 IEEE 21st International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science(IRI), 2020.
T. Deng and A. Cheng, "Visibility Forecast for airport operations by LSTM Neural Network," Proc. of the 11th international conference on Agents an Artificial Intelligence(ICAART2019), Vol. 2, pp. 466-473, 2019.
L. Zhu and G. Zhu, "The Application of Deep Learning in Airport Visibility Forecast," Journal of Atmospheric and Climate Sciences, pp. 314-322, 2017.
K. Miao and T. Han, "Application of LSTM for short term fog forecasting based on meteorological elements," Journal of Neurocomputing 408 (2020) pp. 285-291, 2020.
J. Jonnalagadda and M. Hashemi, "Forecasting Atmospheric Visibility using Auto Regressive Recurrent Neural Network," Proc. of the 2020 IEEE 21st International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science(IRI), 2020.
T. Deng and A. Cheng, "Visibility Forecast for airport operations by LSTM Neural Network," Proc. of the 11th international conference on Agents an Artificial Intelligence(ICAART2019), Vol. 2, pp. 466-473, 2019.
L. Zhu and G. Zhu, "The Application of Deep Learning in Airport Visibility Forecast," Journal of Atmospheric and Climate Sciences, pp. 314-322, 2017.
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