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학술저널
저자정보
하지훈 (광운대학교) 김용혁 (광운대학교) 임효혁 (한국해양기상기술) 최덕환 (한국해양기상기술) 이용희 (국립기상과학원)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제3호
발행연도
2016.6
수록면
182 - 189 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

소형 자동기상관측장비(Mini-AWS) 기압자료 보정 기법
하지훈 ,  김용혁 ,  임효혁 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2016.06 학술저널
소형 자동기상관측장비(Mini-AWS) 기압자료 보정 기법
하지훈 ,  김용혁 ,  임효혁 외 2명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2016.04 학술대회자료

초록· 키워드

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수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를 수집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.
#소형 자동기상관측장비(Mini-AWS) #AWS #보정 #기압 #기상자료 #Mini-AWS #correcting #atmospheric pressure #mteorological data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기계학습 기법
3. 실험 자료
4. 기압 보정
5. 결론
References

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