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김재희 (광주과학기술원) 김현수 (광주과학기술원) 박순영 (광주과학기술원) 송철한 (광주과학기술원)
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한국대기환경학회 한국대기환경학회 학술대회논문집 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기학술대회 발표논문집 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
371 - 371 (1page)

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여러 기상요소 중 바람은 대기오염물질의 축적 및 장거리 수송 등에 영향을 주기 때문에 대기오염 현상을 이해하는데 필수적이다. 정확한 대기질 예측 및 분석을 위해 기상 모델의 초기 및 경계조건에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 불확실성이 여전히 존재한다. 이에 본 연구에서는 머신러닝의 일종인 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)를 활용하여 기상 모델의 초기 및 경계조건 중 바람 정보를 개선하고자 한다.
머신러닝 모델을 구축하기 위해 독립 변수로 기상 모델의 입력자료로 사용되는 NCEP/GFS와 WRFv3 지형정보를 활용하였다. 목적 변수로는 NCEP/ADP 바람 관측 정보를 활용하였다 ... 전체 초록 보기

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