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[표지] 1

제출문 2

목차 4

요약문 16

제1장 서론 20

제1절 연구개발의 필요성 20

제2절 연구개발의 목표와 범위 21

1. 연구개발 목표 21

2. 연구개발 범위 23

제2장 예보지원 자동화 솔루션 및 현업화 기술 개발 24

제1절 연구개발목표 24

제2절 예보지원 자동화 솔루션 설계/개발 26

1. 개요 26

2. 설계 28

3. 설치 46

제3절 폭염/강풍/호우 인지판단 로봇 Task 개발 47

1. 폭염 48

2. 강풍 54

3. 호우 60

제4절 예보업무 비정형 프로세스(디버깅 로봇) 설계 및 개발 85

1. 개요 85

2. 설계 87

3. 모델 학습 91

4. 향후 계획 97

제5절 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 현업화 기술 개발 98

1. 개요 98

2. 설계 99

3. 지원시스템 웹페이지 분석·매칭 104

4. 설치 111

제6절 영상기반 유사사례 검색기 현업화 기술 개발 112

1. 개요 112

2. 설계 113

3. 설치 119

제7절 통합 AI-강수예측기술 표출체계 개발(II) 120

1. 개요 120

2. 자료 관리 및 표출을 위한 설계 121

3. 설치 129

제8절 소결 130

제3장 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 개발 132

제1절 연구개발목표 132

제2절 한국어 예보 도메인 음성인식기 고도화 134

1. 딥러닝 기반 음성인식 모델의 활용 134

2. 음성 합성 기술에 기반한 인공 데이터셋의 구축 및 활용 138

3. 3차년도 예보 도메인 추가 수집 및 활용 140

4. 자연어처리 기반 음성인식 오류 후처리 모듈 개발 144

제3절 사용자 만족도 향상을 위한 음성인식기 고도화 147

1. 호출 기반 음성인식 활성화 시스템 개발 147

2. 딥러닝 모델 경량화를 통한 추론시간 및 GPU 사용량 감소 148

3. 화자 인식 기반의 침묵 탐지 모델 개발 150

제4절 URL 검색기 알고리즘 고도화 153

1. 개요 153

2. URL 검색기 학습데이터 업데이트 및 평가데이터 제작 155

3. URL 검색기 알고리즘 고도화 기법 159

제5절 극값 검색기 학습데이터 구축 및 모델 개발 168

1. 개요 168

2. 극값 검색기 학습데이터 구축 과정 170

3. 극값 검색기 모델 개발 및 평가데이터 제작 177

제6절 동네예보 오류탐색기 학습데이터 구축 및 기초 모델 개발 183

1. 개요 183

2. 학습데이터 구축 186

3. 기초 모델 개발 192

제7절 소결 195

제4장 영상기반 유사사례 검색 및 위험기상 사전 탐지 기술 197

제1절 연구개발목표 197

제2절 관측(위성) 기반 유사사례 검색 기법 개발 199

1. 누락이 있는 이미지 및 영상 처리 기법 개발 199

2. 정량적 평가를 위한 이미지 유사도 지표 조사 203

3. 과거 유사사례 검색 기법 고도화 208

4. 사례 기반 모델 평가 209

5. K-최근접 이웃 그래프 기반 유사사례 탐색 기법 고도화 및 최적화 213

제3절 영상 패턴 및 패턴 변화 인식 기법 개발 221

1. 최신 영상 예측 모델 검증 221

2. 적대적 학습 기반 영상 예측 선명도 개선 221

제4절 소결 226

제5장 결론 227

제6장 참고문헌 229

[뒷표지] 233

표목차 7

표 2.2.1. 솔루션 외부요소 29

표 2.2.2. 솔루션 내부요소 29

표 2.2.3. 외부 구성요소 목록 33

표 2.2.4. 내부 구성요소 목록 34

표 2.2.5. 분산처리 항목 분석 38

표 2.2.6. 테스트베드 기능 목록 40

표 2.2.7. 워크플로우 설정 화면 구성요소 41

표 2.2.8. 워크플로우 모니터링 화면 구성요소 42

표 2.2.9. Task 상세정보 화면 구성요소 43

표 2.2.10. 위험기상 모니터링 화면 구성요소 44

표 2.2.11. 예보관 의견 게시판 구성요소 45

표 2.2.12. 솔루션 설치 현황 46

표 2.3.1. 폭염 Task 목록 49

표 2.3.2. Confusion Matrix 51

표 2.3.3. 폭염 워크플로우 예측 결과 52

표 2.3.4. 폭염 워크플로우 지역별 예측 결과 52

표 2.3.5. 강풍 Task 목록 55

표 2.3.6. 2021 MOS와 AWS 비교 성능 평가 결과 56

표 2.3.7. MOS와 실제 특보 비교 성능 평가 결과 57

표 2.3.8. LDAPS 풍속과 실제 특보 비교 성능 평가 결과 57

표 2.3.9. LDAPS 최대 순간 풍속과 실제 특보 비교 성능 평가 결과 58

표 2.3.10. 지역별 성능 평가 표준편차 58

표 2.3.11. 호우 특보 워크플로우 및 Task 목록 60

표 2.3.12. 호우 유형별 Task 개발 현황 67

표 2.3.13. Wind Shear를 이용한 전선 위치 파악 전선이 존재하지 않는... 68

표 2.3.14. Wind Shear를 이용한 전선 위치 파악 전선이 존재하지 않는... 69

표 2.3.15. Wind Shear를 이용한 전선 위치 파악 전선이 존재하는 경우... 70

표 2.3.16. Wind Shear를 이용한 전선 위치 파악 전선이 존재하는 경우... 71

표 2.3.17. Wind Shear 임계값에 따른 전선 존재 여부 확인 결과 72

표 2.3.18. Wind Shear 임계값 25 초과와 습도 값 확인 결과 73

표 2.3.19. 입력자료 기온에 따른 K-Means 알고리즘 확인 결과 75

표 2.3.20. 입력자료 노점온도에 따른 K-Means 알고리즘 확인 결과 75

표 2.3.21. 입력자료 비습에 따른 K-Means 알고리즘 확인 결과 76

표 2.3.22. 입력자료 풍속에 따른 K-Means 알고리즘 확인 결과 76

표 2.3.23. 해면기압 등압도와 기상청 일기도 차이 결과 79

표 2.3.24. 해면기압 데이터와 실제 기압의 차이 80

표 2.3.25. 해면기압 고기압/저기압 판단 결과와 기상청 일기도 차이 결과 81

표 2.4.1. 위험 기상 별 핵심 물리량 85

표 2.4.2. 기온 데이터 학습시 단위 변환 91

표 2.4.3. 강수량 데이터 학습 시 단위 변환 92

표 2.4.4. 강수 유무 데이터 학습 시 단위 변환 93

표 2.4.5. 강수량 구간에 따른 강수 범주 값 94

표 2.4.6. 강수 범주 학습 시 단위 변환 95

표 2.4.7. 강수 범주 오차 학습 시 데이터 변환 96

표 2.5.1. 외부 구성요소 목록 100

표 2.5.2. 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 기능 목록 101

표 2.5.3. 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 화면 목록 102

표 2.5.4. 지원시스템의 시스템별 구성 화면(사이트맵 기준) 105

표 2.5.5. 지원시스템의 검색 대상 106

표 2.5.6. 2023년 현재 웹페이지 매칭 현황 109

표 2.5.7. 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 설치 현황 111

표 2.6.1. 외부 구성요소 114

표 2.6.2. 내부 구성요소 목록 115

표 2.6.3. 위성영상 기반 유사사례 검색기 기능 목록 117

표 2.6.4. 위성영상 기반 유사사례 화면 구성요소 118

표 2.6.5. 위성영상 기반 유사사례 검색기 설치 현황 119

표 2.7.1. 통합AI-강수예측기술 표출체계의 운영 흐름 순서 121

표 2.7.2. 예측모델과 AWS 자료 간의 비교 방법 122

표 2.7.3. 외부 구성요소 목록 123

표 2.7.4. 통합AI-강수예측기술 표출체계의 전시대상 산출물 목록 124

표 2.7.5. 내부 구성요소 목록 125

표 2.7.6. 통합 AI-강수예측기술 표출체계 기능 목록 126

표 2.7.7. 통합 AI-강수예측기술 초단기(VQGAN) 표출체계 기능 정의 126

표 2.7.8. 통합 AI-강수예측기술 표출체계 설치 현황 129

표 3.2.1. 한국어 일반 도메인 데이터셋(KsponSpeech)에서의 음성인... 135

표 3.2.2. 한국어 예보 도메인 데이터셋에서의 음성인식 오류율 비교 135

표 3.2.3. 한국어 예보 도메인에서의 정성 평가 결과 예시 136

표 3.2.4. 예보 도메인 키워드 데이터셋에서의 음성인식 결과 예시 137

표 3.2.5. TTS 기반 데이터 생성에 활용된 문장 예시 138

표 3.2.6. TTS 기반 데이터 생성 활용 여부에 따른 한국어 일반 도... 138

표 3.2.7. TTS 기반 데이터 생성 활용 여부에 따른 한국어 예보 도... 139

표 3.2.8. 음성 녹음에 활용된 한국어 예보 도메인 문장 예시 140

표 3.2.9. 학습 데이터 차이에 따른 음성인식 모델의 정성 평가 예시 142

표 3.2.10. 학습 데이터 차이에 따른 음성인식 모델의 정성 평가 예시 143

표 3.2.11. 규칙 기반 후처리 모듈에 사용되는 후처리 규칙 예시 144

표 3.2.12. 규칙 기반 후처리 모듈에 사용되는 후처리 규칙 예시 145

표 3.2.13. 자연어 기반 후처리 모듈이 적용될 수 있는 음성인식 오... 146

표 3.4.1. Features of Each Version of the URL Search Engine 154

표 3.4.2. Category-wise Data Statistics of COMIS-5 155

표 3.4.3. Example Data from COMIS-5 156

표 3.4.4. Example Evaluation Data for URL Search Engine 158

표 3.4.5. Comparison of Model Sizes between KoBART and mT5 160

표 3.4.6. Performance Changes in the URL Search Engine Accoding to... 165

표 3.4.7. Internal Network Server Specifications 166

표 3.4.8. Docker Run Command 166

표 3.5.1. Example of Responses Collected from Expert Surveys 171

표 3.5.2. Samples of Time Template 173

표 3.5.3. Explanation of Variables in Templates 174

표 3.5.4. Example Evaluation Data for SQL Query Search Engine 177

표 3.5.5. Internal Network Server Specifications 180

표 3.5.6. Docker Run Command 181

표 3.6.1. Information about 3 Types of Dataset 186

표 3.6.2. Information about Climate Attributes 187

표 3.6.3. Comparison of Hourly Time Ranges for Release Times 188

표 3.6.4. Examples of the output from the LLaMA model 193

표 4.2.1. 누락 채널에 대한 처리 방안 검증 결과 1 200

표 4.2.2. 누락 채널에 대한 처리 방안 검증 결과 2 201

표 4.2.3. COMS 위성과 GK2A 위성 호환 검증 결과 209

표 4.3.1. λ에 따른 지각적 유사성평가(LPIPS) 223

표 4.3.2. 격자 기반 정렬 영상 유사도 지표 225

그림목차 11

그림 1.2.1 [그림없음] 11

그림 1.2.3. 연구개발 범위 23

그림 2.1.1. 예보지원 자동화 솔루션 내외부 구성도 24

그림 2.2.1. 솔루션 구성도 26

그림 2.2.2. 솔루션(엔진 및 로봇) 모듈 구성도 28

그림 2.2.3. 솔루션 운영 시나리오 31

그림 2.2.4. 외부 인터페이스 다이어그램 33

그림 2.2.5. 내부 인터페이스 다이어그램 34

그림 2.2.6. 엔진 소프트웨어 아키텍처 35

그림 2.2.7. 이전 Task의 실행결과에 따른 Task 실행 여부 결정 37

그림 2.2.8. Task 및 중간 산출물 분산처리 방안 39

그림 2.2.9. 워크플로우 설정 화면 41

그림 2.2.10. 워크플로우 모니터링 화면 42

그림 2.2.11. Task 상세정보 화면 43

그림 2.2.12. 위험기상 모니터링 화면 44

그림 2.2.13. 예보관 의견 게시판 화면 45

그림 2.3.1. 워크플로우 및 Task 정의 47

그림 2.3.2. 폭염 특보 워크플로우 48

그림 2.3.3. 일최고 체감온도 폭염 특보 처리 48

그림 2.3.4. 전일 일최고 체감온도와의 차이 폭염 특보 처리 49

그림 2.3.5. 체감온도 계산 수식 49

그림 2.3.5. 폭염 지역별 성능 평가 표준편차 53

그림 2.3.6. 강풍 특보 워크플로우 54

그림 2.3.7. 지형과 지상 풍속에 따른 강풍 특보 처리 55

그림 2.3.8. 군집화 알고리즘 K-means 74

그림 2.3.9. K-means 입력자료 상관관계 77

그림 2.3.10. K-means 결과와 풍향의 공통 위치 78

그림 2.3.11. 전선 발생일 K-means 결과와 풍향의 공통 위치 확인 78

그림 2.4.1. 디버깅 로봇 구조도 85

그림 2.4.2. 디버깅 로봇 구조도 87

그림 2.4.3. ConvLSTM 아키텍처 88

그림 2.4.4. 2022년 2월 1일 00시 기준 입출력 데이터 89

그림 2.4.5. Rehearsal Learning 90

그림 2.4.6. 기온 데이터 학습 그래프 92

그림 2.4.7. 강수량 데이터 학습 그래프 93

그림 2.4.8. 강수 유무 데이터 학습 그래프 94

그림 2.4.9. 강수 범주 데이터 학습 그래프 95

그림 2.4.10. 강수 범주 오차 학습 그래프 96

그림 2.5.1. 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 구조도 98

그림 2.5.2. 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기 운영개념도 99

그림 2.5.3. 외부 인터페이스 다이어그램 100

그림 2.5.4. 지원시스템 웹페이지 분석·매칭 예시 104

그림 2.5.5. 종합기상정보시스템 웹크롤링 예시 108

그림 2.5.6. HTTPS 환경 구축 110

그림 2.6.1. 영상기반 유사사례 검색기 구조 112

그림 2.6.2. 영상기반 유사사례 검색기 운영개념도 113

그림 2.6.3. 외부 인터페이스 다이어그램 114

그림 2.6.4. 내부 인터페이스 다이어그램 115

그림 2.6.5. 유사사례 검색기 SW 아키텍처 116

그림 2.6.6. 위성영상 기반 유사사례 검색기 화면 118

그림 2.7.1. 통합AI-강수예측기술 초단기 표출체계 120

그림 2.7.2. 통합AI-강수예측기술 표출체계의 운영 흐름 122

그림 2.7.3. 외부 인터페이스 다이어그램 123

그림 3.2.1. TTS 기반 음성 합성 데이터의 학습 사용 유무에 따른 모델 인식... 139

그림 3.2.2. 3차년도 새롭게 수집된 예보 도메인 한국어 음성인식... 141

그림 3.3.1. 모델 양자화(model quantization)... 148

그림 3.3.2. 모델 양자화 적용에 의한 음성인식 추론 시간 변화 추... 149

그림 3.3.3. 사용자 오디오에서 주 사용자의 음성 종료 및 침묵 탐지... 150

그림 3.3.4. 사용자 오디오에서 주 사용자의 음성 종료 및 침묵 탐지... 151

그림 3.4.1. URL Search Engine Model Architecture 153

그림 3.4.2. KoBART Model Architecture 159

그림 3.4.3. Input and Output of T5 Model 160

그림 3.4.4. Example of Prefix Tree 162

그림 3.4.5. Example of Constrained Beam Search 162

그림 3.4.6. Before and After Integration of Retrieval Module in the URL... 164

그림 3.4.7. URL Search Engine Actual Usage Screen 167

그림 3.5.1. SQL Query Search Engine Model Architecture(2022) 169

그림 3.5.2. Process of Collecting SQL Dataset 170

그림 3.5.3. Procedure of Making Question... 172

그림 3.5.4. Procedure of Template Filling 175

그림 3.5.5. SQL Query Search Engine Model Architecture(2023) 177

그림 3.5.6. SQL Query Search Engine Actual Usage Screen 182

그림 3.6.7. Weather Commentary Example 183

그림 3.6.8. Short-Term Forecast Example 184

그림 3.6.9. A Case of Inconsistency 185

그림 3.6.10. Grid - Regional Name Matching... 189

그림 3.6.11. The Result of Grid Data being Converted into a Database 189

그림 3.6.12. Example of Sentence Extraction 190

그림 3.6.13. Example of SQL Query Labeling Results 191

그림 3.6.14. Dong-nae Forecast Error Detection Model Architecture 192

그림 3.6.15. Dong-nae Forecast Error Detection UI Example 194

그림 4.2.1. 영상 벡터화 모듈 흐름도 199

그림 4.2.2. 누락 채널에 대한 처리 방안 199

그림 4.2.3. 누락 채널에 대한 처리 방안 검증 방법 1 200

그림 4.2.4. 누락 채널에 대한 처리 방안 검증 방법 2 201

그림 4.2.5. 누락 이미지에 대한 처리 방안 202

그림 4.2.6. 누락 이미지에 대한 처리 방안 검증 방법 1 202

그림 4.2.7. 누락 이미지에 대한 처리 방안 검증 결과 1 203

그림 4.2.8. 누락 이미지에 대한 처리 방안 검증 결과 2 203

그림 4.2.9. CORR 지표의 한계 204

그림 4.2.10. LPIPS 이용하기 전 여러 가지 유사도 지표를 비교한 사례 1 205

그림 4.2.11. LPIPS 이용하기 전 여러 가지 유사도 지표를 비교한 사례 2 205

그림 4.2.12. LPIPS 이용하기 전 여러 가지 유사도 지표를 비교한 사례 3 205

그림 4.2.13. 여러 가지 이미지 유사도 지표 중 LPIPS를 이용해 검색한... 206

그림 4.2.14. 여러 가지 이미지 유사도 지표 중 LPIPS를 이용해 검색한... 207

그림 4.2.15. 여러 가지 이미지 유사도 지표 중 LPIPS를 이용해 검색한... 207

그림 4.2.16. COMS 위성과 GK2A 위성을 합쳐서... 208

그림 4.2.17. COMS 위성과 GK2A 위성 호환을 위한 위치 조정 결과 209

그림 4.2.18. 유사사례 검색 결과 1 - 좋았던 결과를 초록색으로 표시 210

그림 4.2.19. 유사사례 검색 결과 2 - 좋았던 결과를 초록색으로 표시 210

그림 4.2.20. 유사사례 검색 결과 3 - 좋았던 결과를 초록색으로 표시 211

그림 4.2.21. 유사사례 검색 결과 4 - 좋았던 결과를 초록색으로 표시 211

그림 4.2.22. 유사사례 검색 결과 5 - 좋았던 결과를 초록색으로 표시 212

그림 4.2.23. KNN Graph vs. Trifree Graph 213

그림 4.2.24. Overview of Multi-level Indexing Method 214

그림 4.2.25. Performance of Multi-level Indexing... 214

그림 4.2.26. Overview of Parameter Tau 215

그림 4.2.27. Effect of Parameter Tau 216

그림 4.2.28. Effects of Memory Optimization 217

그림 4.2.29. Effects of Parameter Optimization 217

그림 4.2.30. Overview and Effects of Build Parallelization 218

그림 4.2.31. Overview and Effects of Query Parallelization 219

그림 4.2.32. Example of Proximity Dates Grouping 219

그림 4.2.33. Examples of Debug Metrics and Similarity Metrics 220

그림 4.3.1. SimVP가 예측한 2019년 4월 1일 13시 15분의 초단기(6시간)... 221

그림 4.3.2. 적대적 학습 기반 영상 예측 모델 222

그림 4.3.3. 적대적 학습 기반 모델의 예측 영상. 평균제곱오차는... 223

그림 4.3.4. 공간적 및 시간적 판별자를 도입한 영상 예측 모델 224

그림 4.3.5. 공간적 및 시간적 판별자를 도입한 모델의 예측 영상 224

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