위성 빅데이터를 활용한 딥러닝 기반 이상 고수온 예측

• 영문명: Deep Learning-based Prediction of Abnormal High Water Temperature using Satellite Bigdata
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 양 현(Yang, Hyun) 박명숙 이선주
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2018추계학술대회, 654~657쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.11.30

국문 초록

최근 지구온난화의 영향으로 연안에서 빈번히 발생하고 있는 이상고수온 현상은 매년 양식어종 집단 폐사로 해양수산업에 막대한 경제적 피해를 입히고 있으며, 비브리오 감염 사고로 국민들에게 인적 피해를 가중시키고 있다. 이상고수온으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 신속한 대응 혹은 사전예측이 필수적이나, 광범위한 바다를 육안으로 동시에 감시 하는 것은 현실적으로 불가능 하며, 늦은 대응으로 인해 피해가 가중되고 있는 실정이다. 이 연구에서는 주어진 문제를 해결하기 위한 접근방법으로 (1) 위성기반 실시간 이상고수온 감시 (2) 딥러닝을 이용한 이상고수온 예측 등의 두 가지 방안을 설명한다. 먼저, 한반도 해왕을 실시간으로 감시하기 위해서 해양위성자료를 활용하는 방안을 제시한다. 이를 위해 수 분 혹은 수 시간 주기로 산출되는 거대한 양의 해양위성자료를 실시간으로 수신/ 처리/분석하기 위한 기술이 필요하며, 병렬분산처리 등의 고성능 컴퓨팅 기술이 활용된다. 이상고수온의 실시간 모니터링 수준을 넘어 그 발현을 예측하기 위해 딥러닝을 활용하는 방안을 제시한다. 이상고수온은 단순이 기온이 높다고 발현되는 것이 아니라, 바람, 해류, 염분 등 다양한 해황 조건이 만족되어야 발현 된다. 이를 위해 이상고수온 발현과 관련된 해양위성 빅데이터를 구성 및 분석하고, 사전에 이상고수온 발현 가능성을 추정하기 위해 딥러닝 기술을 활용한다. 이 연구의 결과로 산출된 이상고수온 예측 정보를 유관기관 및대국민에게 서비스함으로써 해양재해로 인한 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이라 기대 하고 있다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결론