대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

진화신경망을 이용한 태풍 예측 시스템에 대한 연구

A Study on the Typoon Prediction System Using the Evolving Neural network

  • 신대진 (인피니티(주)) ;
  • 강환일 (명지대학교 전기정보제어공학부) ;
  • 김갑일 (명지대학교 전기정보제어공학부)
  • Shin, Dae-Jin (Infinity Inc.) ;
  • Kang, Hwan-Il (Division of Electrical, Information & Control Eng., Myongji Univ.) ;
  • Kim, Kab-Il (Division of Electrical, Information & Control Eng., Myongji Univ.)
  • 발행 : 2001.11.24
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초록

본 논문에서는 태풍의 진로와 세기를 ES_BLRNN을 이용해 예측하였다. 기존의 방법인 수치모델이나. CLIPER모델을 사용함에 있어서, 통계적 방법인 CLIPER모델은 예측성능면에서 수치모델보다 그 성능이 떨어지고, 반면에 수치모델의 성능은 CLIPER 모델에 비해 우수하나 슈퍼컴퓨터(Cray-2S, FUSITSU)를 이용하여야만 예보가 가능한 제약점을 가지고 있다. 또한 수치모델을 슈퍼컴퓨터로 계산할 경우 약 30분 정도가 소요되는 점을 감안할 때, ES_BLRNN은 이들의 단점을 보안할 수 있는 하나의 방편이라 생각된다. 게다가 ES_BLRNN의 경우 개인용 컴퓨터로도 충분히 사용 가능할 만큼 비용이 저렴하고, 681개의 태풍을 학습할 때 결리는 시간은 약 5분 정도이며, 146개의 태풍을 예측하는데 걸리는 시간은 약 3초 정도(Pentium MMX 200 Processor, RAM 64m, OS: RedHat LINUX 5.2. language ; ANSI-C)로써, 슈퍼컴퓨터나 CLIPER모델에 비해 훨씬 빠르게 결과를 볼 수 있다.

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