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(a) 예측하고자 하는 예측 조건을 정하는 단계;(b) 상기 정해진 예측 조건에 따른 과거 기상 예측값들 및 과거 기상 실측값들을 제공받는 단계;(c) H-Infinity 필터를 이용하여, 상기 과거 기상 예측값들과 과거 기상 실측값들에 대하여 필터링하여, 최종 시각의 출력값을 구하는 단계;(d) 상기 H-Infinity 필터의 출력값을 이용하여, 예측하고자 하는 날짜의 예측 시각에 대한 미래 바이어스(bias)를 추정하는 단계;(e) 상기 추정된 미래 바이어스를 이용하여, 예측하고자 하는 날짜의 예측 시각에 대한 미래 기상 예측값을 보정하여, 예측하고자 하는 날짜의 예측 시각에 대한 보정된 미래 기상 예측값을 구하는 단계;를 구비하는 기상 예측값 보정 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계의 예측 조건은 예측하고자 하는 날짜, 예측 시간, 시각, 필터 차수 및 윈도우 크기를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측값 보정 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는,(c1) 상기 과거 기상 예측값들과 과거 기상 실측값들을 H-Infinity 필터로 제공하는 단계; (c2) H-Infinity 필터의 변수들을 초기화시키는 단계;(c3) 초기화된 H-Infinity 필터를 이용하여 필터 이득(Filter gain)을 추정하고, 추정된 필터 이득을 업데이트시키고, error covariance를 구하여 필터 처리를 하는 단계;(c4) 시계열의 순차적으로 처리하여 윈도우의 마지막인 최종 시각에 대한 출력값을 구하는 단계; 를 구비하는 것을 특징으로 하는 기상 예측값 보정 방법
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제1항에 있어서, 상기 기상 예측값 보정 방법은, 윈도우 만큼의 데이터를 하나씩 증가시키면서 상기 (c) 단계, (d) 단계 및 (e) 단계를 반복수행하여, 순차적으로 일별 해당 시각에 대한 보정된 미래 기상 예측값을 구하는 것을 특징으로 하는 기상 예측값 보정 방법
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예측하고자 하는 예측 조건에 따른 과거 기상 예측값을 제공하는 과거 기상 예측값 제공 모듈;예측하고자 하는 예측 조건에 따른 과거 기상 실측값을 제공하는 과거 기상 실측값 제공 모듈;상기 과거 기상 예측값 제공 모듈 및 상기 과거 기상 실측값 제공 모듈로부터 상기 과거 기상 예측값들 및 과거 기상 실측값들을 제공받고, H-Infinity 필터링 처리하여 최종 시각의 출력값을 제공하는 H-Infinity 필터;상기 H-Infinity 필터의 출력값을 이용하여, 예측하고자 하는 날짜와 시각에 대한 미래 바이어스(bias)를 추정하는 미래 바이어스 추정 모듈;상기 추정된 미래 바이어스를 이용하여, 예측하고자 하는 날짜와 시각에 대한 미래 기상 예측값을 보정하여, 예측하고자 하는 날짜와 시각에 대한 보정된 미래 기상 예측값을 구하는 미래 기상 예측값 보정 모듈;를 구비하는 기상 예측값 보정 장치
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제5항에 있어서, 상기 예측 조건은 예측하고자 하는 날짜, 예측 시간, 시각, 필터 차수 및 윈도우 크기를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측값 보정 장치
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제5항에 있어서, 상기 H-Infinity 필터는,상기 과거 기상 예측값들과 과거 기상 실측값들을 제공받고, H-Infinity 필터의 변수들을 초기화시키고, 필터 이득(Filter gain)을 추정하고, 측정값들을 업데이트시키고, error covariance를 구하여 필터 처리를 하여, 윈도우의 마지막인 최종 시각에 대한 출력값을 구하는 것을 특징으로 하는 기상 예측값 보정 장치
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