KCI등재
머신러닝을 이용한 안개 예측 시 목측과 시정계 계측 방법에 따른모델 성능 차이 비교 = Comparison of Machine Learning Model Performance based on Observation Methods using Naked-eye and Visibility-meter
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2023
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Korean
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KCI등재,ESCI
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학술저널
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수록면
105-118(14쪽)
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In this study, we predicted the presence of fog with a one-hour delay using the XGBoost DART machinelearning algorithm for Andong, which had the highest occurrence of fog among inland stations from 2016 to 2020. Weused six datasets: meteorological data, agricultural observation data, additional derived data, and their expanded data. Theweather phenomenon numbers obtained through naked-eye observations and the visibility distances measured by visibilitymeters were classified as fog [1] or no-fog [0]. We set up twelve machine learning modeling experiments and used datafrom 2021 for model validation. We mainly evaluated model performance using recall and AUC-ROC, considering theharmful effects of fog on society and local communities. The combination of oversampled meteorological data featuresand the target induced by weather phenomenon numbers showed the best performance. This result highlights theimportance of naked-eye observations in predicting fog using machine learning algorithms.
더보기본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다 . 기상자료 , 농업관측자료 , 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료 , 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다 . 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다 . 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고 , 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다 . 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다 . 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서 , 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다 .
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