발표연사 ▶▶▶

부문 Community Forum
성명 김성찬 선임연구원
소속 한국과학기술정보연구원
주제 딥러닝을 이용한 강우량 및 태풍진로 예측
학력 2017. 한국과학기술원 지식서비스공학과 박사
2010. 한국과학기술원 정보통신공학과 석사
2004 전북대학교 전자정보공학부 학사
경력 (현) 한국과학기술정보연구원 선임연구원
한국과학기술원 IT아카데미 강사
삼성전자 연구원
요약 최근 딥러닝 기술의 발전으로 대규모의 기상 데이터로부터 다양한 기상현상을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 발표에서는 딥러닝 기법 중 시계열 분석에 적합한 순환신경망 기법 중 하나인 Convolutional LSTM 모델을 이용하여 강우량 및 태풍진로를 예측하는 연구를 소개한다. 강우탐지에는 연직방향으로 4개 고도의 기상 레이더 데이터를, 태풍진로 예측에는 WRF(Weather Research and Forecasting) 모델을 이용한 태풍 사례 시뮬레이션 데이터를 활용한다.
딥러닝 모델을 학습하고 예측하는 방법 및 결과 뿐 아니라 연구를 수행하는데 있어 주요 이슈를 공유한다.