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저자정보
이수진 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 김광진 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 김영호 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 김지원 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 박성욱 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 윤예슬 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) 김나리 (부경대학교 지오메틱연구소) 이양원 (부경대학교)
저널정보
한국지도학회 한국지도학회지 한국지도학회지 제18권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
105 - 116 (12page)

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증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.
#Evapotranspiration #Deep learning #Numerical weather prediction model #Satellite data

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최태진 / 1999 / 농림생태계와 대기간의 상호작용 연구를 위한 에디 공분산 방법의 사용에 관하여 / 한국농림기상학회지 1(1):60~71 dbpia 최희열 / 2015 / 딥러닝 소개 및 주요 이슈 / 정보처리학회지 22(1):7~21 google schola 홍진규 / 1997 / 식물에서 대기로의 증발산:미기상학적 고찰 / 한국기상학회지 33(3):569~579 dbpia Agarap, A.F / 2018 / Deep learning using Rectified Linear Units(ReLU), arXiv:1803.08375 :1~7 google schola Allen, R. G. / 1998 / Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements :1~15 google schola

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