| 1 |
1
풍속을 예측하려는 예측 시점 이전 시간의 기압 데이터를 얻는 단계;풍속을 예측하려는 날짜와 동일한 이전연도의 날짜 및 상기 이전연도 날짜 전후의 기압 데이터와 풍속 데이터를 수집하는 단계;상기 수집한 기압 데이터와 풍속 데이터 중 상기 예측 시점 이전의 시간과 동일한 시간의 기압 데이터와 풍속 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습 데이터를 기초로, 상기 예측 시점 이전 시간의 기압 데이터를 통해 예측 시점의 풍속을 예측하는 단계;를 포함하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 풍속을 예측하려는 예측 시점 이전 시간의 기압 데이터는 상기 예측 시점 이전의 매시간 기압데이터인 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 학습은 신경 회로망(neural network)을 통해 학습하는 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법은,상기 수집한 기압 데이터와 풍속 데이터 중 상기 예측 시점 이전의 시간과 동일한 시간의 기압 데이터와 풍속 데이터를 클러스터링(clustering)하고, 예측 시점 이전의 기압 데이터와 유사한 학습 데이터를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 클러스터링은 서포트 벡터 머신 방법(support vector machine, SVM)으로 수행되는 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 클러스터링은 기후 변화 요소를 고려하여 수행되는 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 예측 시점의 예측 풍속과 실제 풍속의 오차를 반영하여 상기 예측 시점의 예측 풍속을 보정하고, 학습 데이터에 반영하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 방법
|
| 8 |
8
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 9 |
9
풍속을 예측하려는 예측 시점 이전 시간의 기압 및 풍속을 측정하는 기압측정 모듈 및 풍속 측정 모듈;풍속을 예측하려는 날짜와 동일한 이전연도의 날짜 및 상기 이전연도 날짜 전후의 기압 데이터와 풍속 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈;상기 수집한 기압 데이터와 풍속 데이터 중 상기 예측 시점 이전의 시간과 동일한 시간의 기압 데이터와 풍속 데이터를 학습하여 학습 데이터를 생성하는 데이터 학습 모듈; 및상기 학습 데이터를 기초로, 상기 예측 시점 이전 시간의 기압 데이터를 통해 예측 시점의 풍속을 예측하는 데이터 예측 모듈;을 포함하는 기압 데이터를 이용한 단기 풍속 예측 시스템
|
