KAIST, 강수 관측 오차범위 42.5% 줄인 알고리즘 개발
김형준 교수 및 일본 도쿄대 공동연구팀, 인공위성의 마이크로파 라디오미터 관측을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안
강수 강도(회귀)와 강수 유무(분류)의 동시 추정 작업을 모델에 명시적으로 포함함으로써 알고리즘의 정확도를 향상
기존의 기계학습 방법이 데이터 주도적인 것에 비해 제안된 방법은 강수의 물리 과정을 간접적으로 고려, 물리적인 이해와 기계학습의 융합으로 더욱 높은 정확도 향상 및 기존 방법의 문제점 해결 기대
2023.04.25 21:49:43
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