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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서기성 (서경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제6호
발행연도
2017.12
수록면
493 - 498 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2017.27.6.493

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기상 예측에 대한 수치 예보 모델을 개발하는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 드는 작업이므로, 통계적 데이터 기반의 모델 생성이 대안이 될 수 있다. 그러나 지금까지는 주로 수치 예보 모델을 보정하는 접근법이 주를 차지하고 있고, 데이터 기반의 예보 모델 생성은 거의 시도되지 않고 있다. 본 논문에서는 장기간의 데이터에 대해서 SVR 기법을 사용하여 풍속에 대한 데이터 기반 예보 모델을 생성한다. 서울, 부산, 제주도 지역에 대해서 2007~2013년도의 UM과 KLAPS 데이터를 사용하여 모델을 생성하고 보정방식과 성능을 비교하여 근접한 성능 결과를 얻었다. 한편 모델을 구성하는 기본 인자들의 데이터가 실측치가 아닌 수치예보모델에 의한 생성값을 사용함으로써 원천적인 오차를 포함하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 오차가 일정 수준 이하의 수치예보모델 데이터를 사용하여 모델을 구성하고 이를 통해 향상된 결과를 얻었다.
#풍속예측 #모델 생성 #UM #KLAPS #Support Vector Regression #선형 및 비선형회 귀분석 #Wind Speed Prediction #Model Generation #Unified Model #Koare Local Analysis and Prediction System #Support Ve-ctor Regression #Linear Regression and Non-Linear Regression

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 수치예보모델과 보정, 데이터 기반 모델 생성
3. UM 모델 인자와 KLAPS 데이터
4. SVR 기반의 보정 및 모델생성
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Korean Meteorological Society, Introduction to Atmospheric Science, Sigma Press, 2009. United Kingdom Met Office’s website : http://www.metoffice.gov.uk S. Choo, Y. Lee, K. Ahn, K. Chung, “Development of wind forecast model over Korean Peninsula using Harmony Search Algorithm”, Proceedings of KIIS conference 2013, vol. 23, No.1, pp. 198-199, 2013 B. Hyeon, K. Seo, Y. Lee, “Evolutionary Nonlinear Regression Based Compensation Technique for Shortrange Prediction of Wind Speed using Automatic Weather Station”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 64, No.1, pp. 107-112, 2015 J. Kim, K. Seo, “Data Based Generation of Prediction Model for Wind Speed”, Proceedings of KIIS conference 2016, vol. 26, No.1, pp. 93-94, 2016

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