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(a) 복수의 기체의 소정의 특성을 나타내는 참조 데이터들을 준비하는 단계;(b) 상기 복수의 기체의 상기 참조 데이터들을 기초로 복사 전달 모델을 구동하여 모델 복사량을 획득하는 단계;(c) GEMS(Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer)를 통해 관측된 복사량을 획득하는 단계;(d) 상기 모델 복사량과 상기 관측 복사량의 차이값을 산출하는 단계; 및(e) 상기 차이값이 소정의 임계치 미만일 때까지 상기 (b) 내지 상기 (d)를 반복 수행하는 단계;를 포함하는, 복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 1항에 있어서,상기 복수의 기체의 상기 참조 데이터들 중 선택된 일부의 입력값을 소정의 상태 변수에 할당하는 단계;를 더 포함하고, 상기 (b)는 상기 소정의 상태 변수에 할당된 상기 입력값을 기초로 상기 복사 전달 모델이 구동되는 것인,복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 2항에 있어서,상기 (e)는 상기 참조 데이터들 중 상기 선택된 일부의 다른 입력값을 상기 소정의 상태 변수에 다시 할당하여 수행되는 것인,복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,상기 참조 데이터들은 상기 복수의 기체의 지표면 반사도, 지표면으로부터의 고도, 각 기체별 농도, 및 각 기체별 복사량 흡수 정도 중 적어도 하나를 포함하는, 복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 3항에 있어서, 상기 (e)는 하기 식의 을 최소화하는 과정에 의해 수행되는, ( : 소정의 상태 변수, : 상태 변수의 초기값, Sa: 모델 에러 공분산 행렬, : 측정 스펙트럼, : 복사 전달 모델 구동 결과의 모델 복사량, : 측정 에러 공분산 행렬, T: Transpose 연산 b: 복사 전달 모델의 입력값 중 상태 변수 이외의 변수)복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 5항에 있어서,상기 (e)의 상기 참조 데이터들 중 상기 선택된 일부의 다른 입력값은 하기 수식에 의해 산출되는,( i번째 반복 단계에서의 상태 변수, : i+1번째 반복 단계에서의 상태 변수, : Levenberg-Marquardt 방정식 매개 변수, : i번째 반복 단계에서의 자코비안 행렬()) 복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 2항에 있어서, 상기 복사 전달 모델은 입력 노드, 은닉 노드, 출력 노드로 구성된 신경망 모델이고,상기 (b)는,상기 소정의 상태 변수에 할당된 상기 입력값을 상기 입력 노드에 입력시키고 상기 출력 노드로부터 상기 모델 복사량을 출력시켜 상기 복사 전달 모델에 대한 추론이 수행되는 것인,복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 복수의 기체는 O3, CO2, 에어로졸, SO2, NO2, CH2O로 구성되는 군 중에서 선택되는 적어도 두 개인,복수의 기체의 농도 산출 방법
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제 8항에 있어서,상기 복수의 기체는 상기 O3, CO2, 에어로졸, SO2, NO2, CH2O로 구성되는 군이 신경망을 통해 분류되어 특정 군집에 포함되는 것인,복수의 기체의 농도 산출 방법
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프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행 가능한 적어도 하나의 명령어를 포함하는 메모리;를 포함하고,상기 프로세서는,복수의 기체의 소정의 특성을 나타내는 참조 데이터들을 준비하고, 상기 복수의 기체의 상기 참조 데이터들을 기초로 복사 전달 모델을 구동하여 모델 복사량을 획득하며, GEMS(Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer)를 통해 관측된 복사량을 획득하고, 상기 모델 복사량과 상기 관측 복사량의 차이값을 산출하며, 상기 차이값이 소정의 임계치 미만일 때까지 상기 (b) 내지 상기 (d)를 반복 수행하는,복수의 기체의 농도 산출 장치
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