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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 주재걸 |
참여연구자 | 김강열 , 박성현 , 이준수 , 이지현 , 천세환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-01 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
등록번호 | TRKO202100009335 |
과제고유번호 | 1711125412 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-21 |
키워드 | 허리케인.시계열 모델링.뉴럴 상미분 방정식.딥러닝.비디오 예측.Hurricane.Time-series Modeling.Neural Ordinary Differential Equation.Deep Learning.Video Prediction. |
연구 목표
■ 허리케인 예측을 위한 인공지능 알고리즘 개발
■ 다양한 시계열 데이터에서 연속적인 시간 간격 예측 모델링
■ 데이터 인풋이 불규칙한 상황에 대한 대응
연구 결과
■ Neural ODE를 활용한 불규칙한 데이터에 강인한 모델 개발: 허리케인이 불규칙하게 들어오는 경우에 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보임.
■ 인공지능 기반 기후 예측 모델 개발: 정성적인 비교를 통해서 다양한 기존 방법들에 비해서 허리케인의 움직임을 효과적으로 예측하는 것을 입증
■ 연속적인 시간에 대한
Research Results
■ Development of robust model against irregularly sampled inputs using Neural ODE: Outperformed baselines at handling irregularly sampled hurricane dataset.
■ Development of AI-based climate prediction model: Qualitative comparisons validate the effectiveness of our model in f
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