[논문]신경망을 이용한 국지 기상연구

김민진; 이일병

신경망을 이용한 국지 기상연구
Stduy of Local Weather forecast with MLP Neural Network 원문보기

김민진 (연세대학교 컴퓨터과학과) , 이일병 (연세대학교 컴퓨터과학과)

기상자료는 매순간 방대한 양으로 쏟아져 나온다. 본 논문은 이 방대한 양의 자료를 토대로 신경망을 학습시켜 정보(예보)를 도출시키는 데 얼마나 적합한지 확인하고자 함에 있다. 과거 의사결정나무를 통해서 위와 같은 연구가 진행된 바 있으나, 현재 우리나라에서 신경망을 통한 분석은 전무한 상태이다. 따라서 우리나라 3개지역을 선정 96년도부터 05년까지의 10년간의 9, 10월 지상자료를 토대로 안개예보에 신경망이 적합한지에 대해 연구하였다.

The meteorological data comes out pouring every moment. This paper deals with the neural network for weather forecast. Finally, we compare neural network with decision tree. As a result, it is suitable that Fog Forecasting Method, and I could get conclusion that the correctness rate and efficiency of Fog Forecasting Method that use this are very high.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

과거 의사결정나무를 통해서 위와 같은 연구가 진행된 바 있으나, 현재 우리나라에서 신경망을 통한 분석은 전무한 상태이다. 따라서 우리나라 3 개지역을 선정 96년도부터 05년까지 의 10년간의 9, 10월 지상 자료를 토대로 안개예보에 신경망이 적합한지에 대해 연구하였다.
본 논문은 이 방대한 양의 자료를 토대로 신경망올 학습 시켜 정보(예보)를 도출시키는 데 얼마나 적합힌지 확인하고자 함에 있다. 과거 의사결정나무를 통해서 위와 같은 연구가 진행된 바 있으나, 현재 우리나라에서 신경망을 통한 분석은 전무한 상태이다.

제안 방법

(input, hidden, output) 변수가 선택되어진 지역은 수원, , 충주, 청주로 강과 인접하여 가올철 안개 발생이 빈번한 곳으로 선택하였다. 변수는 지상관측 데이터로 관측일의 대푯값들을 통해 관측일 +1일의 06~09 시 사이의 최저 가시거리 발생올 예측하는 것으로 하였다.
표 2. 신경망과 의사결정나무 정확도 비교.
신경망은 ClementinelO에 미리 구현된 신경망 모델로 실험 올 하였으며, 변수를 3단계로 나누어 결과값을 분석하였다.
의사결정 나무와의 비교는 1단계의 자료들로 비교하였다.
이 실험은 앞서 언급한 입력데이터를 통해 관측+1일의 오전 가시거리를 3단계로 구분하여 예측하려한다.

데이터처리

신경망으로 구성된 예보의 정확성과 기존의 의사결정 나무로 예측되 결과와 정확도를 비교하였다. 의사결정 나무와의 비교는 1단계의 자료들로 비교하였다.

성능/효과

데이터마이닝 및 패터인식 둥 여러 분야에서 사용되고 있는 신경망은 이번 실험을 통해 기상예측의 도구로 사용이 가능함을 보여주고 있다. 기존의 방식보다 더 나은 정확률을 나타내는 신경망을 통한 예측결과값은 위 실험에서 이용된 안개 예측 외에 기온에 대한 예측과 다른 기상 현상에 대한 예측실험으로 진행되어야 할 것이며, MLP외에 Fuzzy 추론올 이용 상관계수를 얻는다면 더 나은 예측률을 얻을 수 있을 것이다.
또한 가시거리의 예측 차이에 있어서 신경망이 최단가시 거리의 예측 차이가 적음이 실험을 통해 나타났다. 시간대별 변수에 따른 결과는 야간시간 즉, 현상이 바로 직전까지의 변수가 정확도에 큰 영향을 미치는 것을 볼 수 있으나, 예보라는 관점에서 볼 때 야간 자료를 사용하는 것은 효용성이 주간자료를 사용하는 것에 비해 떨어지고, 기존의 의사결정나무방식보다 주간자료를 사용한 신경망으로 더 높은 정확한 결과값을 얻을 수 있다.

후속연구

가능함을 보여주고 있다. 기존의 방식보다 더 나은 정확률을 나타내는 신경망을 통한 예측결과값은 위 실험에서 이용된 안개 예측 외에 기온에 대한 예측과 다른 기상 현상에 대한 예측실험으로 진행되어야 할 것이며, MLP외에 Fuzzy 추론올 이용 상관계수를 얻는다면 더 나은 예측률을 얻을 수 있을 것이다.

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