논문집/학회지


ㆍ권호 · 33권 6호, 2021. 12
ㆍ제목 · 딥러닝을 이용한 외해 해양기상자료로부터의 항내파고 예측
ㆍ저자 · 이건세, 정동현, 문용호, 박원경, 채장원
ㆍ초록 · 본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다. 다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.
ㆍFile
   33(6) 367-373 이건세.pdf (5.1M) [20] DATE : 2021-12-31 15:00:06