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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태윤 (한국환경정책·평가연구원)
저널정보
한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회지 한국해양환경·에너지학회지 제23권 제3호
발행연도
2020.8
수록면
142 - 147 (6page)
DOI
10.7846/JKOSMEE.2020.23.3.142

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본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 해양에서의 파랑과 바람을 예측하였다. 2014년부터 2018년까지 해양에서 관측된 시간별 자료 41,693개를 딥러닝 모델의 학습자료로 활용하였다. 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 2019년도의 바람과 파랑을 예측하고 관측된 자료로 비교·검증하였다. 유의파고 예측에서는 풍속, 풍향, 파향을 입력 자료로 사용하였으며, 모델 결과는 변동 패턴을 적절히 재현하고 상관관계 계수 0.83, 평균 절대 오차 0.283 m을 보였다. 풍속 예측에서는 입력자료로 유의파고, 파향, 파주기, 풍향을 적용하였고 관측치와 예측치의 상관관계 계수는 0.836, 평균 절대 오차는 1.27 ㎧을 보였다. 마지막으로 딥러닝 모델이 매우 효과적으로 최대파고의 예측을 수행하였다.
#Deep learning(딥러닝) #Prediction technique(예측기법) #Wave(파랑) #Wind(바람)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 예측기술결과
4. 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Cho, T. / 2020 / Deep learning for everyone(2nd edition) :368 google schola Edwards, C. / 2018 / Deep Learning Hunts for Signals among the Noise / Communications of the ACM 61(6):13~14 google schola Kang, H. J. / 2019 / Fish Species Recognition Using Deep Learning google schola Keras / The Python Deep Learning Library google schola KMA / Marine Meteorological Observations google schola

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