상세 보기
AutoML 기반 단기 해상상태 예측 모델 연구
Research on Short-term Ocean State Prediction Using AutoML
- 서강현;
- 송유정
초록
본 연구에서는 AutoML(자동화된 머신러닝) 기술을해양 상태 예측에 적용한다. 특히, AutoGluon 라이브러리를 활용하여 전문적인 머신러닝 지식 없이도복잡한 시계열 예측 모델을 신속하게 개발하는방법론을 제시한다. 제공된 해양 관측 부이의 시계열데이터를 사용하여 주요 해상 상태 지표인 최대파고를예측하는 모델을 구축한다. 실증적인 연구 결과AutoML 기반 모델은 최소한의 개발 노력으로도 우수한예측 성능을 보인다. 본 연구는 해군 작전 환경에서요구되는 정확하고 신속한 의사결정을 지원하기 위해, 데이터 기반의 해상 상태 예측 시스템을 효율적으로구축하고 운용할 수 있는 실용적인 방안을 제시한다는점에서 의의가 있다.
키워드
자동화 머신러닝; 해양상태예측; 시계열 예측; 딥러닝; 머신러닝; 오토글루온; Automated Machine Learning; Ocean State Prediction; Time-series Forecasting; Deep Learning; Machine Learning; AutoGluon
- 제목
- AutoML 기반 단기 해상상태 예측 모델 연구
- 제목 (타언어)
- Research on Short-term Ocean State Prediction Using AutoML
- 저자
- 서강현; 송유정
- 발행일
- 2025-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국해군과학기술학회지
- 권
- 8
- 호
- 4
- 페이지
- 726 ~ 731