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게재된 저널은 한국연안방재학회지입니다.

이번에 게제된 논문에서는 수치파랑예측모델에 비해 더 적은 계산 비용과 더 빠른 처리속도를 가질 수 있는 인공신경망(ANN)을 도입한 장기파랑예측 가능성을 검토하였습니다.

본 연구는 파고 및 주기를 예측하기 위해 일본 기상청의 격자점값 메소스케일모델을 이용한 딥러닝 기법을 조사하였고 특히 인공신경망에 대한 파랑고 및 주기 예측을 개선하기 위해 Xception 딥러닝 기법과 함께 심층분리형 Convolution을 이용하여 성공적인 결과를 얻었습니다.

http://doi.org/10.20481/kscdp.2020.7.4.195

Tracey H.A. Tom, 마세 하지메, 하세가와 마코토, 정재훈, 윤종성, 김연중, 딥러닝을 이용한 장기 파랑예측 가능성 연구, 한국연안방재학회지, Vol. 7, No. 4, pp. 195-201. 2020.