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[국가R&D연구보고서] 딥러닝 기법을 활용한 기후 예측 연구
A study on deep learning algorithms for climate prediction 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 전남대학교
Chonnam National University
연구책임자 함유근
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2024-03
과제시작연도 2023
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202400008488
과제고유번호 1711191385
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2024-09-19
키워드 딥러닝.기후 예측.기후 변화.자료동화.deep learning.climate prediction.climate change.data assimilation.

초록

□ 연구개요
● 딥러닝 알고리즘을 활용한 기후 예측 시스템을 개발하여 기후 예측성을 향상 시킨다.
● 딥러닝 알고리즘을 활용하여 기후 변동의 비선형 메커니즘을 이해한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
● 딥러닝 기반의 경년 기후 지수 예측 시스템 개발 및 고도화
- 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) 기반 엘니뇨 및 인도양 다이폴 지수 예측 시스템 개발 및 고도화 및 딥러닝 기법에 기반한 월별 엘니뇨 지수 상세 예측 시스템 개발
● 딥러닝 기법을 활용한 10년이상

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 가. 딥러닝 기반 엘니뇨 통합 예측 모형 개발 ... 4
  • 나. 딥러닝을 이용한 해양자료동화 시스템 개발 ... 5
  • 다. 딥러닝 기반 기후 변화 탐지 연구 ... 5
  • 라. Few-shot 러닝 기반 계절별 미세먼지 예측 모형 개발 ... 6
  • 마. 미래 지구온난화 시나리오 하에서 대양 간 상호작용 변화 연구 ... 6
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 7
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
  • 3) 목표 달성 수준 ... 14
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 14
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 15
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
  • 6. 자체점검표 ... 16
  • 7. 참고문헌 ... 16
  • 끝페이지 ... 35

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참고문헌 (25)

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