Data Science in Oceangraphic Research

Title
Data Science in Oceangraphic Research
Author(s)
김진아
KIOST Author(s)
Kim, Jinah(김진아)
Publication Year
2015-06-26
Abstract
해양연구에 있어 Data science는 해양 이론과 관측된 데이터를 통해 해양 환경 및 현상을 모델링하고, 인사이트를 도출하며, 의사결정 지원이 가능한 예측을 통해 연안 재해재난 방지 및 연안관리에 효과적으로 활용될 수 있다. 수중 관측센서 및 위성에 이르는 해양관측 기술의 발전으로 장기간에 걸친 이질의 대용량 데이터가 축적됨에 따라 통계학, 알고리즘, 데이터 마이닝, 머신러닝, 시각화 등의 방법을 통해 데이터를 분석하고 모델링이 가능하게 되었다. 이에 본 발표를 통해 해양연구에서 데이터 모델링을적용해 해양환경을 이해하고 평가하며 예측한 사례에 대해 소개하고자 한다. 나아가 해양연구 분야에서 데이터 모델링을 적용함으로서 해결할 수 있는 다양한 문제들을 소개하고자 한다.는 해양관측 기술의 발전으로 장기간에 걸친 이질의 대용량 데이터가 축적됨에 따라 통계학, 알고리즘, 데이터 마이닝, 머신러닝, 시각화 등의 방법을 통해 데이터를 분석하고 모델링이 가능하게 되었다. 이에 본 발표를 통해 해양연구에서 데이터 모델링을적용해 해양환경을 이해하고 평가하며 예측한 사례에 대해 소개하고자 한다. 나아가 해양연구 분야에서 데이터 모델링을 적용함으로서 해결할 수 있는 다양한 문제들을 소개하고자 한다.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/25369
Bibliographic Citation
한국정보과학회, pp.1 - 24, 2015
Publisher
한국정보과학회
Type
Conference
Language
Korean
Publisher
한국정보과학회
Related Researcher
Research Interests

AI/Machine Learning,Climate Change,Marine Disaster,인공지능/기계학습,기후변화,해양기상재해

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