XBT 데이터를 이용한 LightGBM 기반 동해 수직 수온분포 예측

LightGBM Based Prediction of East Sea Vertical Temperature Profile Using XBT Data

  • 김영주 (국방대학교 국방과학학과) ;
  • 이수진 (국방대학교 국방과학학과)
  • Kim, Young-Joo (Dept. of Defense Science, Korea National Defense University) ;
  • Lee, Soo-Jin (Dept. of Defense Science, Korea National Defense University)
  • 발행 : 2022.07.13

초록

최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온 예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온 예측 연구에서는 주로 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 XBT(eXpendable Bathy-Thermograph) 데이터와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 잠수함 작전 및 대잠전(Anti Submarine Warfare)에 있어서 군사적으로 중요한 동해의 수직 수온분포를 예측하였다. 동해 특정해역의 해수면부터 수심 200m까지 측정된 XBT 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고 성능 평가지표(MAE, MSE, RMSE)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측 정확도를 평가하였다.

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