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김원수 (한국과학기술정보연구원) 김성찬 (한국과학기술정보연구원) 정창후 (한국과학기술정보연구원) 박성원 (한국과학기술정보연구원) 장동민 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2021년 한국기상학회 가을학술대회 초록집
발행연도
2021.10
수록면
393 - 393 (1page)

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최근 여러 분야에서 데이터 기반의 문제해결 방법론이 성공적으로 적용되고 있다. 초단기 강수예측은 인공지능 기술 적용의 관점에서 매우 도전적인 주제임과 동시에, 현 시점에서 가장 성공 가능성이 높은 영역에 해당되기도 한다. 이에 레이더 또는 위성자료를 활용하여 특정 지역의 초단기 강수예측을 구현하고자 하는 연구가 꾸준히 시도되고 있다. 하지만, 현재까지 공개된 인공지능 기반 초단기 강수예측 모델들은 다음 중 적어도 하나 이상의 항목에서 기존의 외삽법 및 수치모델 기반의 모델들에 비해 한계점을 가지게 된다. 1) 주로 수십 km 규모의 한정된 공간 영역만을 고려함에 따라, 예측 영역 밖에서 발달하여 진입하는 강수시스템에 대한 적절한 대응이 부족하고, 2) 구현 또는 비교검증을 위해 제시된 예측시간범위가 2시간 내외에 불과하여, 최소 6시간의 예측정보를 제공하는 기존의 초단기 강수예측 모델과 정당한 비교를 하기에 부적절하며, 3) 관측자료만을 학습데이터로 활용함에 따라 강수시스템의 발달과정과 연관된 대기의^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10673697');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#초단기 강수예측 #딥러닝 #레이더 #ERA5 #skill score

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