표제지
요약
목차
제1장 서론 9
제1절 연구 배경 9
제2절 연구의 목적 및 방향 11
제2장 관련 연구 13
제1절 시계열 데이터 인공신경망 13
1. 순환신경망 13
2. LSTM(Long Short-Term Memory) 15
3. Bidirectional LSTM 16
제2절 음파와 대잠작전 18
제3절 선행연구 고찰 21
1. 수치모델에 기반한 수온예측 21
2. 인공신경망을 활용한 수온 예측 23
제3장 해양 관측 데이터를 활용한 수온 예측 25
제1절 연구지점 및 자료수집 25
제2절 데이터 전처리 및 자료분석 29
1. 데이터 전처리 29
2. 수온과 기상자료간의 상관관계 분석 32
제3절 모형 설계 및 학습 36
제4장 실험 결과 분석 40
제1절 성능 지표 40
제2절 실험 결과 41
제3절 계절·시기별 분석결과 43
제5장 결론 45
참고문헌 46
Abstract 50
〈표 1〉 기관별 해양 관측자료 25
〈표 2〉 이어도 과학기지 데이터의 결측값 29
〈표 3〉 수온과 다른 관측자료 간의 상관관계 35
〈표 4〉 학습횟수(epoch)에 따른 오차값 37
〈표 5〉 batch 크기에 따른 오차값 38
〈표 6〉 레이어 층 개수에 따른 오차값 38
〈표 7〉 해양관측 데이터 조합에 따른 모델 실험 결과 41
〈표 8〉 2020년 월별 실제값과 예측값의 평균 오차 43
〈표 9〉 2020년 월별 태풍 발생 횟수 44
〈그림 1〉 여름철 해양수온 9
〈그림 2〉 잠수함 탐지 주요 장비 및 방법 10
〈그림 3〉 Feed Forward Neural Network(좌) RNN(우) 14
〈그림 4〉 LSTM 구조 15
〈그림 5〉 Bidirectional LSTM 구조 17
〈그림 6〉 수온층의 형성과 음속 전달 18
〈그림 7〉 수온층 형성과 음영구역 19
〈그림 8〉 기상청 수치예보모델 21
〈그림 9〉 한반도 해역 고수온 위성 영상 24
〈그림 10〉 국립기상과학원 ARGO 플로트 26
〈그림 11〉 국립해양조사원 바다누리 해양정보서비스 27
〈그림 12〉 국립수산과학원 해양환경 어장정보 시스템 28
〈그림 13〉 데이터 전처리 이전 그래프 30
〈그림 14〉 데이터 전처리 이후 그래프 31
〈그림 15〉 2016~2020년 이어도 해양과학기지 관측 데이터 33
〈그림 16〉 2016년 수심에 따른 수온 비교 34
〈그림 17〉 실험 모델 37
〈그림 18〉 예측 모델 39
〈그림 19〉 저층수온의 2019년 관측값(녹색), 2020년 예측값(적색)과 실제값(청색) 42
〈그림 20〉 2020년 월별 평균 태풍 발생 개수 43