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김현재 (인하대학교) 김동훈 (인하대학교) 임채욱 (인하대학교) 신용탁 (인하대학교) 이상철 (인하대학교) 최영진 (지오시스템리서치) 우승범 (인하대학교)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제33권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
265 - 274 (10page)

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해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델 성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상 자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.
#인공지능 #해양 자료 #이상 자료 탐지 #비지도학습 #오토인코더 #artificial intelligence #ocean data #outlier detection #unsupervised learning #Autoencoder

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 자료
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 토의
6. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Arribas, A. / 2011 / The GloSea4 ensemble prediction system for seasonal forecasting / Monthly Weather Review 139(6):1891~1910 google schola Balmaseda, M. A. / 2008 / The ECMWF ocean analysis system : ORA-S3 / Monthly Weather Review 136(8):3018~3034 google schola Boyer, T. P. / 2005 / Linear trends in salinity for the World Ocean, 1955-1998 / Geophysical Research Letters 32(1) google schola Charte, D. / 2018 / A practical tutorial on autoencoders for nonlinear feature fusion: Taxonomy, models, software and guidelines / Information Fusion :78~96 google schola Cho, H. Y. / 2013 / Outlier detection and missing data filling methods for coastal water temperature data / Journal of Coastal Research 165(65):1898~1903 google schola

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