기상관측자료의 예보 기여도 평가 Evaluation of Contribution of Meteorological Observation Data to Weather Forecasts
전통적인 통계분석은 대부분 변수 간 독립성을 가정하고 변수의 개수가 많아질수록 제약사항이 많아진다. 딥러닝은 높은 상관관계를 가진 수천 개의 변수라도 비교적 적은 연산과정을 통해 분석에 결정적인 특징변수를 추출한다. 전통적인 시계열 자료 방법론은 장기적 추세(Trend), 주기적 패턴(Seasonality/Cyclic), 랜덤요소(Noise)로 성분 분해하여 각 성분의 불변함(Stationary)을 가정하기 때문에 실제 데이터와 차이가 있으나, 딥러닝은 통계적 가정 없이 단기적인 패턴과 장기적인 패턴을 모두 처리하는데 탁월한 성능을 보인다. 기상관측센서의 이상감지를 위한 딥러닝 기술 적용방법은 나선형신경망(CNN)으로 가장 잘 알려진 다층신경망(DNN) 구조로서 데이터로부터 센서의 상태분류에 중요한 특징을 추출하는 목적으로 사용하는데 레이어의 구조에 따라 여러 가지 변형체가 있으며 데이터에 따라 최적 모델이 다르기 때문에 실험적인 과정을 통해 최적 모델을 탐색한다.
변수의 수가 많아질수록 규정사항이 많아지고 대부분 변인 간 자립성을 가설하는 것은 뭘까