연구과제명 과제명 다기능 머신러닝을 이용한 최적의 해양관측망 설계 모듈 개발명. 다목적 기계학습을 이용한 최적의 해양관측망 설계모듈 개발 수치모델 기반의 입력데이터 DB구축 다목적 머신러닝을 이용한 최적의 해양관측망 설계 모듈 개발
다중목적 머신러닝을 이용한 해양 부표 관측망 최적화 모듈 개발 표준화된 해양관측망 설계 전략 제안. ML 모듈과 MOEA 기반 MOO 솔버를 결합한 관측망 최적화 설계.
기존 관측망 정점에서 추출한 모델 데이터. 표준화된 관측망 설계 시스템의 부재. Ha MOML) 모듈은 최적의 관측망 설계를 적용하기 위해 제작되었습니다.
해외관측망 설계 표준지침 현황. 국내 네트워크 설계 관찰 표준지침 현황. ML 모듈을 MOEA 기반 MOO 솔버와 인터페이스하는 관측 네트워크 최적화 설계 모듈입니다.
RMSEwheref=
다양한 관찰을 위한 복잡한 설계 모듈을 개발하는 목표. 한국수력원자력9. 기존 관측 지점과 동일한 위치에 있는 설계 항목에 대한 데이터는 모델 그리드 시스템에서 추출하여 평가를 위한 입력으로 사용했습니다(그림 14).
테스트베드의 기존 관측망을 이용하여 OI 수치를 통해 공간분포를 재구성하였다. 기존 관측망에서 재구성한 공간분포를 참값으로 사용한 Coastal KOOS 모델 데이터와 비교하여 상관계수와 . 테스트베드의 관측망은 기존 관측망4에 추가 설계부표(nb)1의 개수를 조정하여 설계하였다.
4 1 도출된 최적관측망을 이용하여 재구성한 수온과 염분의 공간적 분포와 UV 전류. 기존 관측망에서 얻은 공간분포, . 4 2 도출된 최적관측망을 이용하여 재구성한 수온과 염분의 공간적 분포와 자외선 전류.
4 3 도출된 최적관측망을 이용하여 재구성한 수온과 염분의 공간적 분포와 자외선 전류. Wu의 관측 네트워크(wu,v=1;wtemp,wsal=0)에 대한 대안으로 유속이 의사 결정 프로세스를 지배합니다. 이는 동대 관측망에서 얻은 공간분포에서 수온과 염분의 한랭 편향을 보정하고, 서해 부근에서 발견되는 남향 성분의 현재 속도 벡터 성분을 보정하기 위한 것으로 생각된다.
4 4 도출된 최적관측망을 이용하여 재구성한 수온과 염분의 공간적 분포와 자외선 전류. 여기서 디자인 꼭지점의 수는 기존 관측망을 의미한다. 즉, 기존 관측망에 관측점이 추가되면 설계된 관측망은
선택한 경우 다른 설계 관측 항목의 가중치를 신중하게 조정하여 관측망을 설계하고 설계할 필요가 있음을 시사합니다. 설계 관찰 항목에 대한 입력 데이터 추출 및 .
