KCI등재
다중 입력 딥러닝을 이용한 서리 발생 추정 = Estimation of Frost Occurrence using Multi-Input Deep Learning
저자
김용석 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 허지나 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 김응섭 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 심교문 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 조세라 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 강민구 (국립농업과학원 기후변화평가과)
발행기관
한국농림기상학회(The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology)
학술지명
한국농림기상학회지(Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
53-62(10쪽)
DOI식별코드
제공처
본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.
더보기In this study, we built a model to estimate frost occurrence in South Korea using single-input deep learning and multi-input deep learning. Meteorological factors used as learning data included minimum temperature, wind speed, relative humidity, cloud cover, and precipitation. As a result of statistical analysis for each factor on days when frost occurred and days when frost did not occur, significant differences were found. When evaluating the frost occurrence models based on single-input deep learning and multi-input deep learning model, the model using both GRU and MLP was highest accuracy at 0.8774 on average. As a result, it was found that frost occurrence model adopting multi-input deep learning improved performance more than using MLP, LSTM, GRU respectively.
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