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저자 이재동, 박진희, 김재광, 이지형, 이용희, 김동수, 박경희 
학회명 한국기상학회 가을학술대회 
학회명 (약자)  
페이지 96-97 
학회시작일 2011-10-25 
학회종료일 2011-10-26 

일기현상은 농경 어업, 상업 등 사람들의 실생활과 산업에 지대한 영향을 미친다 때문에 일기를 예측하는 것은 매우 중요한 연구이다. 최근 여름철 위험기상으로 주목받는 호우는 많은 인적 물적 피해를 가져왔으며, 이러한 위험기상요소인 호우를 미리 예측하는 기술이 요구된다. 오늘날 호우를 예측하는 방법으로 현재의 기상 자료를 수치 모델에 입력하여 분석한 일기도를 기반으로 예보관이 기상실황을 분석하여 예보하거나, 현재의 기상자료와 유사했던 과거 사례의 자료를 통계적인 분석법으로 호우를 판단할 수 있다. 이러한 연구를 토대로 최근에는 현재의 기상자료와 유사했던 과거의 일기도를 찾아서 과거 사례를 기반으로 호우를 예측하는 연구 분야가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이 경우에도 과거의 기상 자료가 엄청나기 때문에 현재의 기상 자료와 유사한 과거의 일기도를 찾는 효율적인 방법을 연구할 필요가 있다. 본 연구를 통해 우리는 과거의 기상자료를 기반으로 6시간 후 호우가 발생하는 경우를 학습하여 현재 기상 자료를 입력하였을 때 6시간 후, 호우가 발생할지 아닌지를 예측/판별하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 기상 자료로부터 특징값(Feature)을 정하고, Support Vector Machine (SVM) 기술을 이용하여 판별하였다. 실험을 통해 제안 방법이 70%의 정확도로 호우를 예측하였음을 보인다.

    2012

      Federated Multi-Source Domain Generalization
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