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저자정보
양준모 (아주대학교) 허준 (아주대학교) 김정훈 (국방과학연구소) 박영주 (국방과학연구소) 추호성 (홍익대학교) 박용배 (아주대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제34권 제6호(통권 제313호)
발행연도
2023.6
수록면
493 - 496 (4page)

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본 논문에서는 기상관측데이터와 딥러닝을 활용하여 대기 굴절률 예측하는 모델을 제안한다. 본 논문의 목적은 기존의 보간법과 제안된 모델의 예측 정확도를 비교하여, 기상관측데이터로 학습된 딥러닝 모델이 더욱 참값에 가까운 값을 제공할 수 있는지를 검증하여 딥러닝이 대기 굴절률 예측에 활용될 수 있음을 제시함에 있다.
#Meteorological Data #Atmospheric Radio Refractivity #Deep Neural Network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반의 예측 모델
Ⅲ. 결론
References

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