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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영주 (Korea National Defense University) 이수진 (Korea National Defense University) 김영원 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제11호(통권 제224호)
발행연도
2022.11
수록면
47 - 55 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

효율적인 대잠전 수행을 위한 XBT 데이터 및 기계학습 기반의 동해 수직 수온분포 예측
김영주 2023.01 학위논문

2022

XBT 데이터를 이용한 기계학습 기반의 동해 수직 수온분포 예측
김영주 ,  이수진 ,  김영원 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.11 학술저널
XBT 데이터를 이용한 LightGBM 기반 동해 수직 수온분포 예측
김영주 ,  이수진 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022.07 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온을 예측한 대부분의 연구는 주로 해수면 온도 예측에 중점을 두고 진행되었다. 반면 본 연구는 XBT(eXpendable Bathythermograph, 소모성 연직수온측정기) 데이터와 기계학습 모델(RandomForest, XGBoost, LightGBM)을 사용하여 잠수함 작전 및 대잠전(Anti-Submarine Warfare)에 있어서 군사적으로 중요한 동해의 수직 수온분포를 예측하였다. 동해 특정해역의 해수면부터 수심 200m까지 측정된 XBT 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고 절대 평균 오차(MAE, Mean Absolute Error)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측정확도를 평가하였다.
#Machine Learning #RandomForest #XGBoost #LightGBM #XBT #Vertical Sea Water Temperature Profile Prediction #기계학습 #소모성 연직수온측정기 #수직 수온분포 예측

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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