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저자 이재동, 이성우, 김재광, 이지형 
학회명 한국정보과학회 
학회명 (약자) KCC2012 
페이지 444-446 
학회시작일 2012-06-27 
학회종료일 2012-06-29 
 ECMWF(European Centere of Medium-Range Weather Forecasts)에서 정의한 기상 데이터는 254개의 속성으로 구성되어 있다. 기상 데이터는 매 6시간 마다 수집되며 그 양이 방대하다. 하지만 모든 속성을 이용하여 기상을 분석 하는 것은 너무 많은 시간이 소요되고 대부분의 속성들은 기상을 분석하는데 많은 영향을 미치지 않는다. 따라서 적절한 속성을 이용하여 날씨를 정확하게 분석 하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 과거의 기상 데이터를 이용하여 6시간 후의 또는 비호우를 하는 실험을 진행 하였다. 기상 데이터 속성의 조합과 관찰 영역 변경에 따라 호우 예측 정확도의 변화를 살펴본다. 6시간 이후의 호우/비호우 예측을 함에 있어 조합된 속성이 단일 속성보다 더 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었고 관찰 영역이 더 클수록 좋은 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 하지만 일정 범위가 넘어서면 계산 비용이 높아지고 연산 속도가 현저하게 떨어지고 예측 결과도 범위에 비례하여 크게 향상되지 않는 것을 알 수 있었다.

    2012

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      저자: 윤태복, 박두경, 박교현, 이지형     학회명: 한국 퍼지 및 지능시스템학회 춘계학술대회     학회명 (약자): KIIS 2006     페이지: 317-321     학회시작일: 2006-05-12     학회종료일: 2006-05-13    
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      2012.09.11
      저자: 이재동, 이성우, 김재광, 이지형     학회명: 한국정보과학회     학회명 (약자): KCC2012     페이지: 444-446     학회시작일: 2012-06-27     학회종료일: 2012-06-29    
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