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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술정보연구원 Korea Institute of Science and Technology Information |
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연구책임자 | 송사광 |
참여연구자 | 김성찬 , 신성호 , 이미경 , 조민희 , 선충녕 , 홍승균 , 조민수 |
보고서유형 | 1단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-12 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800002490 |
과제고유번호 | 1711058218 |
사업명 | 한국과학기술정보연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2018-03-24 |
키워드 | 태풍.진로예측.딥러닝.데이터 기반.종단간 모델.Tropical Cyclone.Trajectory Prediction.Data-driven.End-to-End Model. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800002490 |
□ 전지구 위성영상 빅데이터를 활용한 데이터 기반 태풍진로 예측 딥러닝 모델 개발
◦ 위성영상 기반 태풍 중심 탐지 시스템 개발 (GlobeNet)
◦ 시계열 위성영상 예측 시스템 개발 (PSIque)
◦ 위성영상 학습 오토인코더 개발
◦ 수치모델 기반 태풍진로예측 딥러닝 모델 개발 (DeepTC)
□ 대용량 위성영상 분석에 최적화된 분산 딥러닝 프레임워크 설계 및 테스트베드 구성
◦ 분산 Tensoflow 활용 딥러닝 프레임워크 개발
◦ 30노드 이상의 분산 딥러닝 프레임워크 운용
IV. Results of the study
◦ Development of tropical cyclone center detection system based on satellite image (GlobeNet)
- Construction of convolution neural network and linear regression application model
- Locations of multiple tropical cyclone centers (up to 6) and confidence probability s
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