time-series 썸네일형 리스트형 [Paper Review] ConvLSTM, 시계열 기계학습을 이용한 예측 모델 이 카테고리에는 딥러닝 관련 논문을 읽고 간단하게나마 리뷰를 해보려고 한다. 처음 읽어본 논문은 시계열 자료를 활용한 해수면 온도 예측 딥러닝 모델이다. 본 포스팅은 아래 논문을 읽고 남긴 리뷰임을 밝힌다. https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.5.3.7 목차 1. 서론 해수면 온도 예측이 주제인만큼 해수면 온도 상승의 파급력에 대해 설명한다. 해수면 온도는 해양-대기 순환 현상을 결정하는 중요한 변수이며, 다양한 요인들로 한반도 해역의 고수온 현상이 자주 발생하고 있다. 이에 따라 다양한 방법으로 해수면 온도 예측이 이루어지고 있는데, 대표적으로 수치모델과 자료중심(Data-driven) 모델을 사용한다. 수치모델에는 ROMS, NEMO와 같이 일사량, 해류 등의 입력자료로.. 더보기 이전 1 다음
