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위성자료에서 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현의 기준이 되는 지역을 탐색하는 단계;상기 기준이 되는 지역에 대한 정보로부터 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현을 판단하기 위한 입력 변수를 추출하는 단계; 및상기 입력 변수를 적용하여 학습기법을 이용한 트레이닝을 통해 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현의 지역을 분류하는 분류 모델을 구축하는 단계를 포함하는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 변수를 제1 입력 변수 세트 및 제2 입력 변수 세트로 임의로 분류하는 단계; 및상기 제2 입력 변수 세트를 적용하여 상기 트레이닝을 통해 구축되는 상기 분류 모델을 테스트하는 단계를 더 포함하고,상기 분류 모델을 구축하는 단계에서 상기 트레이닝에 적용되는 상기 입력 변수는 상기 제1 입력 변수 세트에 대응하는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 위성자료를 관측 시점이 서로 다른 제1 위성자료 및 제2 위성자료로 구분하는 단계;상기 제2 위성자료에서 실제 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 지정하는 단계;상기 트레이닝을 통해 구축되는 상기 분류 모델을 상기 제2 위성자료에 적용하여 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 분류하는 단계; 및상기 지정하는 단계의 상기 실제 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역과 상기 분류하는 단계의 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 비교하여 상기 분류 모델을 검증하는 단계를 더 포함하고,상기 탐색하는 단계에서 탐색하는 상기 위성자료는 상기 제1 위성자료에 대응하는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 탐색하는 단계는 상기 위성자료가 위성에서 수신되는 가시영상 및 수치일기예보 대류권계면 온도자료에 해당하는 분류 모델 구축 방법
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제4항에 있어서,상기 가시영상의 광휘값을 반사도로 변환하는 단계를 더 포함하는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계는 위성에서 수신되는 적외영상의 데이터로부터 입력 변수를 추출하는 분류 모델 구축 방법
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제6항에 있어서,상기 적외영상의 광휘값을 밝기온도로 변환하는 단계를 더 포함하는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 학습기법은 DT(Decision Trees), RF(Random Forest), ERT(Extremely Randomized Trees), 및 SVM(Support Vector Machines)을 포함하는 분류 모델 구축 방법
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제2항에 있어서,상기 테스트는 통계치를 이용한 성능 평가를 통해 수행되는 분류 모델 구축 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계는 상기 입력 변수를 윈도 사이즈 별로 추출하는 분류 모델 구축 방법
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위성자료에서 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현의 기준이 되는 지역을 탐색하는 탐색부;상기 기준이 되는 지역에 대한 정보로부터 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현을 판단하기 위한 입력 변수를 추출하는 변수 추출부; 및상기 입력 변수를 적용하여 학습기법을 이용한 트레이닝을 통해 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현의 지역을 분류하는 분류 모델을 구축하는 모델 생성부를 포함하는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 입력 변수를 제1 입력 변수 세트 및 제2 입력 변수 세트로 임의로 분류하는 변수 분류부; 및 상기 제2 입력 변수 세트를 적용하여 상기 트레이닝을 통해 구축되는 상기 분류 모델을 테스트하는 테스트부를 더 포함하고,상기 모델 생성부가 상기 트레이닝에 적용하는 상기 입력 변수는 상기 제1 입력 변수 세트에 대응하는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 위성자료를 관측 시점이 서로 다른 제1 위성자료 및 제2 위성자료로 구분하여 분류하는 위성자료 분류부; 상기 제2 위성자료에서 실제 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 지정하는 지역 지정부;상기 트레이닝을 통해 구축되는 상기 분류 모델을 상기 제2 위성자료에 적용하여 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 분류하는 지역 분류부; 및상기 지정부의 상기 실제 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역과 상기 지역 분류부의 상기 성층권 침투 대류운의 출현 및 비출현 지역을 비교하여 상기 분류 모델을 검증하는 검증부를 더 포함하고,상기 탐색부가 탐색하는 상기 위성자료는 상기 제1 위성자료에 대응하는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 탐색부는 상기 위성자료가 위성에서 수신되는 가시영상 및 수치일기예보 대류권계면 온도자료에 해당하는 분류 모델 구축 장치
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제14항에 있어서,상기 가시영상의 광휘값을 반사도로 변환하는 제1 변환부를를 더 포함하는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 변수 추출부는 위성에서 수신되는 적외영상의 데이터로부터 입력 변수를 추출하는 분류 모델 구축 장치
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제16항에 있어서,상기 적외영상의 광휘값을 밝기온도로 변환하는 제2 변환부를 더 포함하는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 학습기법은 DT(Decision Trees), RF(Random Forest), ERT(Extremely Randomized Trees) 및 SVM(Support Vector Machines)을 포함하는 분류 모델 구축 장치
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제12항에 있어서,상기 테스트는 통계치를 이용한 성능 평가를 통해 수행되는 분류 모델 구축 장치
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제11항에 있어서,상기 변수 추출부는 상기 입력 변수를 윈도 사이즈 별로 추출하는 분류 모델 구축 장치
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제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 분류 모델 구축 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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