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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김현주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-11 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300014262 |
과제고유번호 | 1345312050 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 머신러닝.융합모형.지구시스템.지면 생태계 모의.미래 예측. |
지구시스템 모형의 미래 모의 성능 향상을 위해서는 식생 모의부가 필수적으로 개선되어야 한다. 복잡다단한 식물생리학적 과정들을 추가하는 전통적인 모형 구축/개선의 방식으로는, 충분한 예측능에 도달할 때까지 상당한 노력과 시일이 필요할 것으로 전망된다. 정확한 미래 예측의 긴급성에 비추어 볼 때, 모형의 예측성을 높일 수 있는 새로운 접근법이 필요하다. 본 과제에서는 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기반 식생 모형을 개발한다. 그리고 이를 물리과정 기반 지구시스템 모형에 접합하여 미래 예측의 향상을 시도한다.
대기-식생-지면
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