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학술대회자료
저자정보
최소윤 (부산일과학고등학교) 이예지 (부산일과학고등학교) 문도원 (부산일과학고등학교) 타히라 (경성대학교) 박장식 (경성대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
374 - 377 (4page)

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연구에서는 ConvLSTM과 ConvGRU 기법을 비교하여 강수량 예측에 있어서 더 적합한 기법을 찾는다. 3시간 동안의 레이더 데이터를 입력받아 dilation rate를 조절하며 ConvLSTM과 ConvGRU의 성능을 비교하고, ConvLSTM은 팽창률 4, ConvGRU는 팽창률 2에서 가장 우수한 성능을 보인 것을 확인하였다. 이를 통해 팽창 비율이 장기 패턴의 포착과 예측 성능에 영향을 미친다는 결론을 도출하였으며, 이를 통해 기상 예측뿐만 아니라 다양한 시계열 데이터 분석 모델의 설계에서도 유의미한 성능 개선이 가능할 것으로 기대된다.

목차

초록
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고 문헌

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