해수면 온도 예측성능 개선을 위한 훈련데이터 선정 및 실험

Abstract

최근 지구온난화현상으로 인해 한반도 인근 연안에서 고수온 현상이 빈번히 발생하여 양식업자 및 해양수산업계에 막대한 경제적 피해를 일으키고 있다. 이러한 피해를 방지하기 위해서는 해수면 온도를 정확히 예측할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반 네트워크를 적용하여 수온을 예측하고자 한다. 수온 예측을 위해 사용된 신경망은 시계열 데이터 분석 및 예측에 특화된 LSTM을 적용하였다. LSTM 모델은 훈련 데이터 세트에 따라 그 성능이 달라지기 때문에 훈련데이터 세트를 선정하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 해수면 온도 예측 성능 개선을 위해 훈련데이터 세트를 선정하는 방법을 제안한다. 선정된 훈련 데이터 세트의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 실시하고 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안한 방법의 성능과 유효성을 검증한다.