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딥러닝을 활용한 한반도 상공의 대기 굴절률 예측
Predicting Atmospheric Refractivity over the Korean Peninsula Using Deep Learning Techniques
- 양준모;
- 허준;
- 김정훈;
- 박영주;
- 추호성;
- 외 1명
초록
본 논문에서는 기상관측데이터와 딥러닝을 활용하여 대기 굴절률 예측하는 모델을 제안한다. 본 논문의 목적은 기존의 보간법과 제안된 모델의 예측 정확도를 비교하여, 기상관측데이터로 학습된 딥러닝 모델이 더욱 참값에 가까운 값을제공할 수 있는지를 검증하여 딥러닝이 대기 굴절률 예측에 활용될 수 있음을 제시함에 있다.
키워드
Meteorological Data; Atmospheric Radio Refractivity; Deep Neural Network; -
- 제목
- 딥러닝을 활용한 한반도 상공의 대기 굴절률 예측
- 제목 (타언어)
- Predicting Atmospheric Refractivity over the Korean Peninsula Using Deep Learning Techniques
- 저자
- 양준모; 허준; 김정훈; 박영주; 추호성; 박용배
- 발행일
- 2023-06
- 저널명
- 한국전자파학회 논문지
- 권
- 34
- 호
- 6
- 페이지
- 493 ~ 496
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국전자파학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 4 페이지
- ISSN
- P 1226-3133