22HH3800, 저궤도 초소형위성(10kg 급) 기반 글로벌 IoT 서비스를 위한 저전력 위성다중액세스 핵심기술개발,
유준규
초록
This study proposes a spatio-temporal geographical information-guided neural network to predict multi-step ahead space-time series of ocean waves. The network is designed to learn the ocean wave dynamics from external atmospheric forcing and internal wave processes. It also captures the nonlinear relationships in multiple input and at the spatial and temporal levels and shares their dependencies. The model learns these dependencies through a convoluted encoded latent feature, while a decoder predicts the space-time series of ocean waves from the latent representations. The model is trained on 35 years of a state-of-the-art global reanalysis dataset produced at 1-hour temporal and 25 km spatial resolutions around the Korean Peninsula. It is evaluated by predicting the same resolution's multi-step ahead space-time series of ocean waves for a 48-hour forecast lead time for the 5 years not used for training. We conducted an ablation experiment to determine the optimal model architecture, input variable, and training period. The prediction results are compared and analyzed with the in-situ ocean wave measurements at the 18 observation stations. We consider the prediction results according to the start time of prediction with the in-situ measurements and hindcast results to examine the performance on the high waves that caused wave-induced disaster.
KSP 제안 키워드
Atmospheric forcing, Geographic Information, Global reanalysis, In-situ measurements, Korean Peninsula, Latent representations, Model architecture, Multi-step, Non-linear relationship, Ocean waves, Optimal model
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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