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이인영 (한국과학기술원) 박진영 (한국과학기술원) 손민석 (한국과학기술원) 조승주 (한국과학기술원) 정민기 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
847 - 851 (5page)

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Recently, the difficulty of weather prediction is increasing due to unpredictable climate change caused by global warming. Nowcasting is becoming increasingly important in order to anticipate such unexpected weather changes and take timely action. Deep learning-based nowcasting research using satellite data is being actively conducted in the overseas. As overseas satellite images and Korean satellite images have different data patterns and properties, a satellite model tailored to the Korean Peninsula is necessary. Therefore, we processed and refined the Total Precipitable Water (TPW) images of the Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A, which provides weather information of Korea, to construct a dataset for training the nowcasting model optimized for the Korea dataset. We also propose TU-Net, which learns additional temporal information by developing the existing U-Net. The proposed network outperforms the performance of the existing method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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