기상 자료 초해상화를 위한 인공지능 기술과 기상 전문 지식의 융합

하지훈; 박건우; 임효혁; 조동희; 김용혁

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.063

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저자정보: 하지훈 ((주)한국해양기상기술) 박건우 ((주)한국해양기상기술) 임효혁 ((주)한국해양기상기술) 조동희 (광운대학교 컴퓨터과학과) 김용혁 (광운대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 63 - 70 (8page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.063

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고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상 전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

#기상 데이터 #고해상도 자료 생성 #객관분석 #기계학습 #SRGAN #Meteorology data #High-resolution data generation #Objective analysis #Machine learning #SRGAN

참고문헌 (19)

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Kui Jia / 2008 / Generalized Face Super-Resolution / IEEE Transactions on Image Processing 17(6):873~886

I, Sánchez / 2018 / Brain MRI super-resolution using 3D generative adversarial networks / arXiv preprint arXiv:1812.11440.

이명호 / 2014 / N-Tier 플랫폼 환경에서 인포그래픽을 기반으로 N-스크린 융합 표현 계층의 설계 / 한국융합학회논문지 5(4):9~13

윤홍주 / 2016 / 기상기후 빅데이터를 활용한 해양기상서비스 콘텐츠 개발 / 한국전자통신학회 논문지 11(2):125~138

황현숙 / 2018 / 실시간 기상 및 대기 데이터를 활용한도시안전서비스 시스템 설계 및 구현 / 멀티미디어학회논문지 21(5):599~608

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