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저자정보
김민규 (한국해양대학교) 최혜민 (한국해양대학교) 양현 (한국해양과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
744 - 746 (3page)

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본 연구에서는 고수온 현상으로 인한 경제적 피해를 방지하기 위해 다양한 기상데이터를 이용하여 해수면 및 고수온 예측 모델의 성능을 개선시키는 기법을 다룬다. 고수온은 해양 수산부가 실행하는 고수온 특보제에 따라 해수면 온도가 8 이상인 경우로 선정하였다. 고수온을 예측하기 위해 기본적으로 시계열 데이터를 다루는데 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 사용하였다. 기존 연구로 해수면 온도 (SST ; Sea Surface Temperature)를 예측하기 위해서는 단순히 SST 데이터를 이용하였지만 이러한 방법은 예측하고자 하는 지역의 기상환경을 반영하지 못해 예측성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따 ... 전체 초록 보기

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