최근 지구온난화로 인해 한반도 연안에서 이상고수온 현상이 빈번하게 발생하고 있으며, 이로 인해 매년 해양수산업에 막대한 피해를 입히고 있다. 피해를 줄이기 위해 신속한 대응이 필수적이나, 광범위한 바다를 동시에 모니터링하는 것은 불가능하기 때문에 매번 늦은 대응으로 피해가 가중되고 있는 실정이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용함으로써 이상고수온 발현을 사전에 예측하여 수산 피해를 최소화 하고자 한다. 고수온 예측 모델은 기본적으로 시계열 데이터를 분석하는데 우수한 성능을 가진 RNN 계열의 LSTM을 적용하였다. 그리고 과거 10년치의 수온 데이터를 사용하여 훈련시킨 뒤 그 다음날의 수온을 예측하여 고수온의 발생 유무를 판단하는 알고리즘을 제안하고자 한다.