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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 허창회 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200013140 |
과제고유번호 | 1711139279 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-18 |
키워드 | 미세먼지.딥러닝.기후현상.기계학습.Atmospheric particle matter.Deep learning process.Climate event.Machine learning. |
연구개요
동아시아 여러 국가(특히 중국)에서 발생한 오염물질은 대기 중의 미세먼지 농도를 높이고, 편서풍 바람을 따라 국내로 유입되어 심각한 사회, 경제적인 해를 끼치고 있다. 환경부는 우리나라의 미세먼지 현업 예보를 위해, 2013년부터 수치모델 결과를 중심으로 예측모형을 구축하여 현재 운영하고 있다. 그러나 이 예측모형의 예보 적중률이 낮아서 국민의 눈높이를 충족시키지 못하는 실정이다. 특히 수치모델 예측이 갖는 불확실성, 예보에 예보관 주관의 개입 등의 문제로 인해 고농도 사례에 예보 적중률이 낮다. 현업 예보의 예측성을
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