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정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다.
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Adeli, H / 2009 / A probabilistic neural network for earthquake magnitude prediction / Neural networks 22 (7) : 1018 ~ 1024
Baruque, B / 2010 / forecasting solution to the oil spill problem based on a hybrid intelligent system / Information Sciences 180 (10) : 2029 ~ 2043
Chang, C. C / 2011 / LIBSVM : a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 2 (3) : 27 ~
Liu, J. N / 2015 / Information Granularity, Big Data, and Computational Intelligence / Springer International Publishing : 389 ~ 408
Matkan, A. A / 2013 / Oil spill detection from SAR image using SVM based classification / ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Infor
Baruque, B / 2010 / forecasting solution to the oil spill problem based on a hybrid intelligent system / Information Sciences 180 (10) : 2029 ~ 2043
Chang, C. C / 2011 / LIBSVM : a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 2 (3) : 27 ~
Liu, J. N / 2015 / Information Granularity, Big Data, and Computational Intelligence / Springer International Publishing : 389 ~ 408
Matkan, A. A / 2013 / Oil spill detection from SAR image using SVM based classification / ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Infor
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