 코드번호 : |
3 |
|
| 발표자 : |
송사광 |
|
| 소속 : |
한국과학기술정보연구원 |
|
| 부서 : |
연구데이터플랫폼센터 |
|
| 직위 : |
책임연구원 |
|
| 세션시간 : |
|
|
| 발표자약력 : |
2010~현재 한국과학기술정보연구원 책임연구원
2014~현재 과학기술연합대학원대학교 빅데이터과학과 부교수
2014~현재 (사)한국빅데이터서비스학회 이사
2011 KAIST 전산학과 박사
2005~2010 한국전자통신연구원 바이오인포매틱스팀 연구원
2000~2003 서치캐스트(주) 멀티미디어검색팀 팀장
1999~2000 한국전자통신연구원 자연어처리연구부 연구원 |
|
| 강연요약 : |
본 발표에서는 다양한 기상 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용하여 태풍이나 폭우 등의 기상 재난 예측 연구 사례를 소개한다. 기상 레이터 영상, 위성 영상, 센서 데이터 등 다양한 빅데이터를 입력으로 CNN, LSTM 등 최신의 딥러닝 기법을 활용하여 홍수 예측, 강우량 예측, 태풍 예측 등의 주요한 기상 이벤트 예측 기술 사례를 소개한다. 기상 예측은 비전, 음성, 언어 처리 등의 다른 딥러닝 연구 사례들과 비교할 때 상대적으로 대용량의 데이터 학습이 필요한 분야이고, 일반적인 비전 인식과 비교할 때 모호성과 복잡도가 매우 높은 분야라 할 수 있는데, 이런 분야에서의 딥러닝 적용의 특징과 발전 가능성 등을 살펴본다. |
|
|
