지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 20 - 26 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.1.20
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
자동기상관측소(Automatic Weather Station, 이하 AWS)에서 실시간으로 제공되는 강수, 풍속 등의 관측 정보는 실시간 기상 상태 파악이나 수치예보 모델의 자료동화 등에 사용된다. AWS 관측 정보에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생할 수 있는데, 이러한 결측은 수치 예보 모델 자료동화의 성능 저하를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 AWS에서 제공되는 기상 요소 중 풍속에 결측이 발생할 경우 이를 보간할 수 있는 기법을 개발하였다. 풍속 보간을 위해 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 기법을 적용하였으며, 2010년부터 2018년의 AWS 관측 자료를 사용하여 다층 퍼셉트론의 훈련 및 정확도 검증을 수행하였다. 다층 퍼셉트론의 풍속 보간 결과를 역거리 가중법(Inverse Distance Weighting, IDW), 수정 역거리 가중법(revised Inverse Distance Weighting, r-IDW) 그리고 정규 크리깅(Ordinary Kriging, OK)의 결과와 비교하였다. 105곳 AWS에 대한 풍속 보간 정확도 R²는 다층 퍼셉트론 모델이 0.71, 수정 역거리 가중법이 0.64, 역거리 가중법이 0.60 그리고 정규 크리깅이 0.56으로 다층 퍼셉트론의 풍속 정확도가 가장 높았다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 풍속 보간을 위한 공간 보간법들
3. 다층 퍼셉트론을 이용한 풍속 보간 기법
4. 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
KMA, Real-time quality control system for meteorological observation data (Ⅰ) Application, 11-1360000-000206-01(Tech. Note 2006-2), 157 pp, 2006.
J. Chae, M. Park, and Y. Choi, “The WISE Quality control system for integrated meteorological sensor data,” Atmosphere, vol. 24, no. 3, pp. 445-456, 2014.
S. Park, J. Kim, and D. Song, “A proposal of an interpolation method of missing wind velocity data in writing a typical weather data,” Journal of the Korean Solar Energy Society, vol. 37, no. 6, pp. 79-91, 2017.
G. Kim, J. Youn and B. Kim, “Producing wind speed maps using gangwon weather data,” Journal of Korea Spatial Infomation Society, vol. 18, no. 1, pp. 31-39, 2010.
P. Goovaerts, Geostatistics for Natural Resources Evaluation, Oxford University Press, 1997.
J. Chae, M. Park, and Y. Choi, “The WISE Quality control system for integrated meteorological sensor data,” Atmosphere, vol. 24, no. 3, pp. 445-456, 2014.
S. Park, J. Kim, and D. Song, “A proposal of an interpolation method of missing wind velocity data in writing a typical weather data,” Journal of the Korean Solar Energy Society, vol. 37, no. 6, pp. 79-91, 2017.
G. Kim, J. Youn and B. Kim, “Producing wind speed maps using gangwon weather data,” Journal of Korea Spatial Infomation Society, vol. 18, no. 1, pp. 31-39, 2010.
P. Goovaerts, Geostatistics for Natural Resources Evaluation, Oxford University Press, 1997.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
표준기상데이터 작성 시 누락된 풍속 데이터의 보간 방법 제안
한국태양에너지학회 논문집
2017 .12
-
표준기상데이터 작성 시 누락된 풍속 데이터의 보간 방법 제안
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2017 .11
-
A study on wind velocity data interpolation method and its reliability evaluation in writing a typical weather data
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2017 .10
-
표준기상데이터 작성을 위한 풍속 데이터의 보간 방법 및 적합성 평가
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2017 .06
-
Predicting the Performance of Blower Systems using Multi-Layer-Perceptron(MLP) Architecture with Real Data
한국유체기계학회 학술대회 논문집
2024 .12
-
AW 2023, 산업 디지털 전환을 품다
자동화기술
2023 .03
-
수치 예측 알고리즘 기반의 풍속 예보 모델 학습
한국컴퓨터정보학회논문지
2015 .03
-
풍속 데이터의 공간정보가 풍력 발전 효율 증대에 미치는 영향 분석
한국유체기계학회 학술대회 논문집
2022 .11
-
소형 자동기상관측장비(Mini-AWS) 기압자료 보정 기법
한국지능시스템학회 논문지
2016 .06
-
ESS 용량 산정을 위한 다층 퍼셉트론을 이용한 풍력 발전량 예측
한국전자통신학회 논문지
2021 .01
-
다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron)을 이용한 대출 심사 성능 실험
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .06
-
일반화 성능을 고려한 다층 퍼셉트론 기반 위상최적설계
대한기계학회 춘추학술대회
2023 .05
-
AW 2024 개요 - AI로 여는 제조의 미래”…AW 2024에서 미리보다
자동화기술
2024 .03
-
유전자 알고리즘과 화음탐색법을 이용한 다층퍼셉트론 구조 최적화
대한토목학회 학술대회
2022 .10
-
AWS 지점별 기상데이타를 이용한 진화적 회귀분석 기반의 단기 풍속 예보 보정 기법
전기학회논문지
2015 .01
-
[Industry Trend] AW 2023 외
I-CONNECTED
2023 .04
-
차량용 밀집형 열교환기 성능예측에 대한 다층 퍼셉트론(MLP) 기법과 1D해석 사용 소프트웨어의 비교
한국자동차공학회 춘계학술대회
2023 .05
-
자동차 편의 장치 작동시 소음의 다층 퍼셉트론에 의한 감성 척도 개발
한국자동차공학회 지회 학술대회 논문집
2017 .06
-
AWS_‘신규 서비스 대방출’ AWS 리인벤트에서는 무슨 일이?
전자기술
2022 .01
-
다층 퍼셉트론 신경망의 역전파 학습 시각화
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2017 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
태양광 발전량 예측을 위한 랜덤포레스트 기반 기상데이터 결측치 보간 기법
신동혁
,
권상협
,
배성우
대한전기학회 학술대회 논문집
2021
.07
기온 정보를 활용한 딥러닝 기반 풍속 시계열 데이터 보간 알고리즘
최한준
,
고상기
,
임종연
한국정보과학회 학술발표논문집
2021
.06
공간구조 기반 실내 공기질 데이터 보간 방법
정승욱
,
이유철
,
최훈
대한전자공학회 학술대회
2020
.08
D-PMU 데이터를 활용한 배전망 상태 감시 및 문제 추정
이민수
,
윤왕식
,
윤성국
대한전기학회 학술대회 논문집
2020
.07
퍼지 선형 보간을 이용한 전력 부하 예측
방영근
,
박하용
,
이철희
대한전기학회 학술대회 논문집
2016
.07
최근 본 자료
댓글(0)
0