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양준모 (아주대학교) 허준 (아주대학교) 김정훈 (국방과학연구소) 박영주 (국방과학연구소) 추호성 (홍익대학교) 박용배 (아주대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제34권 제11호(통권 제318호)
발행연도
2023.11
수록면
860 - 863 (4page)

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본 논문은 과거의 시계열 데이터를 학습하여 미래 시점의 값을 예측하는 딥러닝 모델의 방법론을 제시하고, 경기도 오산의 기상관측소에서 특정 기간동안 수집된 11,942개의 과거 기상관측데이터를 활용하여 미래 시점의 대기 굴절률을 예측한다. 경기도 오산 기상관측소에서 2023년 8월 4일 9시, 2023년 8월 5일 9시의 대기 굴절률을 예측한 결과, 제안된 모델과 ARIMA의 평균 MAPE는 각각 2.75 %, 7.61 %의 값을 갖는다.
#Meteorological Data #Atmospheric Radio Refractivity #Deep Neural Network #Long Short-Term Memory

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반의 시계열 예측
Ⅲ. 결론
References

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