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저자정보
김민우 (국립기상과학원) 최규용 (국립기상과학원) 이윤상 (국립기상과학원) 최준호 (임페리얼 칼리지 런던) 김도연 (아라종합기술) 김기훈 (국립기상과학원)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제5호
발행연도
2021.9
수록면
1,007 - 1,021 (15page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.5.1007

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현천 (현재 날씨)은 공공과 산업에 도움을 주는 정성적인 기상정보이다. 현천은 사람의 눈을 통해 관측되는 정성적인 정보로 일관성 있는 자료 생산을 위하여 자동산출기법이 필요하다. 기존 시정현천계는 가시거리를 기반으로 현천 정보를 산출하므로 모든 현천 산출에는 한계가 있다. 본 연구는 10년 이상의 정량적인 복수의 지상 기반 기상관측자료를 다층 퍼셉트론 (multilayer perceptron, MLP) 모델과 소프트맥스 회귀 모델을 적용하여 현천을 산출하였다. 모델은 입력층, 2개의 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 모델 성능 분석을 통해 최적화를 수행하고 성능의 일관성을 위해 3년 이상의 자료를 학습에 사용하였다. 모델의 성능 평가는 성공률 (POD), 실패율 (FAR), 적중 성공지수 (CSI)와 같은 통계적인 방법을 사용하여 정확도를 분석하였다. 분석을 실시한 모든 지표에서 연무와 박무 현천이 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었고, 나머지 현천은 기존과 비슷함을 확인하였다. 딥러닝 모델의 전반적인 성능은 모든 현천에 대해 균일한 정확도를 보였으며, 특히 연무, 박무, 안개에 대해 좋은 성능을 나타냈다.
#딥러닝 #소프트맥스 #회귀 #현천 #ASOS #deep learning #MLP #present weather #softmax regression

목차

요약
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 분석결과
4. 요약 및 결론
References
Abstract

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
배준 / 2019 / 소프트맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템 / 한국정보통신학회논문지 23(1):27~32 dbpia 최영태 / 2019 / 낙동강 유역의 SPI 예측을 위한 심층신경망 개발 및 검증 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1277~1287 dbpia Ertam, F. / 2017 / Data classification with deep learning using tensorflow / International Conference on Computer Science and Engineering :755~758 google schola Gardner, M. W. / 1998 / Artificial neural networks(the multilayer perceptron)-A review of applications in the atmospheric sciences / Atmospheric Environment 32:2627~2636 google schola Hahnloser, R. H. / 2000 / Digital selection and analogue amplification coexist in a cortex-inspired silicon circuit / Nature 405:947~951 google schola

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