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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제12호
발행연도
2018.1
수록면
293 - 299 (7page)

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기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.
#Agricultural weather #Deep learning #Sliding window #Deep neural network #GloSea5

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G. V. Oldenborgh / 2012 / Skill in the trend and internal variability in a multi-model decadal prediction ensemble / Climate Dynamics 38(7):1263~1280 google schola 정명일 / 2015 / GloSea5 모형의 6개월 장기 기후 예측성 검증 / 대기 25(2):323~337 dbpia 손경환 / 2015 / 수문학적 가뭄전망을 위한 GloSea5의 활용체계 구축 및 예측성 평가 / 대기 25(2):271~281 dbpia 민재식 / 2016 / 인공신경망을 이용한 기상관측장비 결측 보완 기술에관한 연구 / 디지털융복합연구 14(8):245~252 dbpia 하지훈 / 2016 / 딥러닝 기법을 이용한 내일강수 예측 / 한국지능시스템학회 논문지 26(2):93~98 dbpia

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