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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이우섭 (홍익대학교) 김형규 (홍익대학교)
저널정보
국토연구원 국토연구 국토연구 통권 제109권
발행연도
2021.6
수록면
89 - 104 (16page)

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지구온난화로 인한 기후변화로 연평균기온이 계속해서 상승하는 추세를 보이면서 온열질환 발생률과 사망자 수도 증가하고 있어 이를 위한 다양한 대안과 연구가 수행될 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 연평균기온 상승률 및 변화량이 높은 원주시를 대상으로 통계분석을 통해 평균기온 상승 관련 변수를 추출하고, 추출된 변수를 토대로 딥러닝 기반의 LSTM과 GRU를 활용하여 평균기온을 예측하자 한다. 선행연구 고찰을 토대로 수집한 26개의 변수에 대해 상관분석 및 회귀분석을 통해 3가지 모형을 추출하였고, 이를 바탕으로 LSTM과 GRU 분석을 진행하였다. 분석결과, 변수가 12개인 세 번째 모형에서 테스트 데이터 MSE가 LSTM – 0.4399(2.94°C), GRU – 0.4444(2.97°C)로 가장 낮게 나타났고, 검증 데이터와 테스트 데이터 간의 MAE 차이가 거의 발생하지 않았다. 본 논문은 연평균기온 상승 문제 적응을 위한 데이터확보 방안으로 통계분석을 통해 변수를 추출하고, 딥러닝을 활용해 평균기온을 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 평균기온 변화 추세 예측과 함께 원주시의 평균기온 상승에 영향을 미치는 도시공간 요소를 추출하여, 획일화된 기후변화 적응방안이 아닌 지역별 영향 요소를 고려한 적절한 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
#Prediction of Average temperature #Deep-Learning #LSTM #GRU #Wonju #평균기온 예측 딥러닝 #원주시

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구의 범위 및 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론 및 토의
참고문헌
요약

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
고동원 / 2019 / 근린환경특성과 도시열섬현상과의 상호관계에 관한 연구 / 도시설계 20(3):55~67 dbpia 기상청 / 2018 / 한반도 100년의 기후변화 / 기상청 google schola 기상청 / 2020 / 한국기후변화평가보고서 google schola 기상청 날씨누리 google schola 원주통계정보 google schola

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