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[국가R&D연구보고서] 기계학습 기반 수치모델 학습모델 모듈화 및 비관측지점 기상기후데이터 생산체계 구축
Machine learning-based numerical model learning model Modularization and non-observing points Climate data production system construction 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국해양기상기술
연구책임자 임효혁
참여연구자 김용혁 , 이봉주 , 김성훈 , 서진우 , 윤중석 , 하지훈 , 오희림 , 박건우 , 김경도 , 김진의 , 박태주 , 곽석주
보고서유형연차보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-01
과제시작연도 2020
주관부처 기상청
Korea Meteorological Administration(KMA)
과제관리전문기관 한국기상산업기술원
The Korea Meterological Institute
등록번호 TRKO202200007913
과제고유번호 1365003187
사업명 미래유망민간기상서비스성장기술개발(R&D)
DB 구축일자 2022-08-06
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO202200007913

초록 ▼

Ⅰ. 연차실적
1. 연구 개발 목표 및 결과
1-1. 최종 목표
○ 기계학습 기반 기상수치모델 편차보정 학습모델을 이용한 비관측지점 기상기후 데이터 생산/지원 서비스 기술에 대한 BM구축 및 상용화

서비스 개요

정의
· 기상기후데이터 생산의 기반이 되는 수치예보모델 데이터의 편차를 보정하는 인공지능 기계학습 모델을 최적화/모듈화하여 비관측지점에 대한 기상기후데이터 생산
· 비관측지점에 대한 기상기후데이터 생산/제공 서비스에 대한 BM모델 구축 및 상용화

필요성

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • Ⅰ. 연차실적 ... 2
  • 1. 연구 개발 목표 및 결과 ... 2
  • 2. 평가의 착안점 및 기준 ... 25
  • 3. 연구 개발 목표의 달성도 및 자체평가 ... 28
  • 4. 연구 개발비 집행실적 ... 33
  • 5. 연구 수행에 따른 문제점 및 개선 방향 ... 33
  • 6. 주요 연구 변경사항 ... 33
  • 7. 그 밖의 건의 사항 ... 33
  • Ⅱ. 다음 연도 연구개발 계획 ... 34
  • 1. 연구 개발 목표 및 내용 ... 34
  • 2. 평가의 착안점 및 기준 ... 39
  • 3. 연구개발 일정 및 주요결과물 ... 40
  • 4. 연구개발 추진전략 ... 43
  • 5. 연구개발성과 및 기대효과 ... 50
  • 6. 연구실 안전/보안조치 이행계획 ... 57
  • 7. 사업화 전략 및 계획 등 ... 58
  • 8. 연구개발기관 현황 ... 62
  • 9. 연구개발비 ... 69
  • 끝페이지 ... 74

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참고문헌 (25)

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