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저자 박창용, 이재동, 이지형 
학회명 한국 지능시스템학회 추계 학술대회 
학회명 (약자) KIIS 2012 
페이지 21-22 
학회시작일 2012-11-09 
학회종료일 2012-11-10 

위험기상에 대해 발 빠르게 대처하여 피해를 줄이기 위해 다양한 분야에서 기상 예측 방법이 개발되고 있다.
예측 방법 중 하나인 기존 데이터와 유사도를 비교하여 일기를 예측하는 방법은 일반적으로 기압, 풍향, 온도 등
의 데이터를 수집하여 이전 데이터 중 가장 유사한 데이터를 선별하고 다음 상황을 예측하는 방법이다. 본 연구에
서는 실험의 최적화를 위해 ECMWF(European Centre of Medium-Range Weather Forecasts)에서 정의한 254종
류의 기상 데이터 중 기상 전문가의 의견을 통해 선택된 가장 효율성이 높은 5가지의 속성 값을 사용했다. 본 논
문에서는 기상 데이터를 SVM(Support Vector Machine)을 통해 권역별로 단기 대설을 예측하는 기법을 제안한다.
제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해서 2002년부터 2010년까지의 데이터를 통해 6시간 후의 대설 또는 비 대설
을 예측하는 실험을 진행했다. 실험을 통해 누적된 기상데이터를 이용하여 일기를 예측할 수 있었다.

    2021

      이상치 탐지를 위한 범용 필터 생성
      2021.01.24
      저자: 노순철, 홍만수, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2020년도 추계 학술대회     학회시작일: 2020-11-27     학회종료일: 2020-11-28    
      안정적인 GCN 학습 연구
      2021.01.24
      저자: 김가형, 임지영, 강석규, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2020년도 추계 학술대회     학회시작일: 2020-11-27     학회종료일: 2020-11-28    

    2020

    2019

    2018

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      2018.05.01
      저자: 이상헌, 우상명, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2018년도 춘계학술대회     학회시작일: 2018-04-20     학회종료일: 2018-04-21