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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 261 - 264 (4page)
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Tropical cyclones (TCs) are one of the most intense and destructive natural phenomena, causing numerous casualties and social and economic impacts. Accurately estimating and predicting TC intensity is essential to reducing TC damages. This study develops the Convolutional Neural Network (CNN) model to estimate TC intensity in the western North Pacific (NWP) using the Geo-KOMPSAT-2A (GK2A) satellite images. Given the insufficient GK2A data, the present study adapts a transfer learning technique, which uses information learned from available Communication, Ocean, and Meteorological satellite (COMS) satellite images, to develop the model. Since transfer learning technique can improve learning a new task through the transfer of knowledge from a task that has already been trained, it works effectively when the two data properties are similar. Because COMS and GK2A satellite data use four similar infrared channels, the current CNN model based on transfer learning techniques significantly improved the TC intensity estimation.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. DATA AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. DISCUSSIONS
REFERENCES
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