기상관측자료의 예보 기여도 평가 Evaluation of Contribution of Meteorological Observation Data to Weather Forecasts
또한 ㈜SK플래닛은 다년간 기상센서에서 확보한 200억 건의 정제된 빅 데이터를 활용하여 기상센서 외에 다른 여러 종류의 관측센서에도 이 기술을 적용하여 최적의 장비 유지관리는 물론 정확한 데이터 분석 및 관측자료 보정 서비스를 제공하고 있다. 관측센서의 종류는 매우 다양하지만, 매우 분명한 종류의 센서 오류는 쉽게 발견할 수 있으나 그렇지 않은 경우도 많다. 센서에는 여러가지 이유로 인해 일시적이거나 항구적인 오류의 가능성이 상존하며, 이를 개선하기 위한 H/W가격이 크게 상승할 수 있고, IoT 오류를 일으키는 센서의 수가 기하급수적으로 증가하여 얼마나 저비용으로 S/W적으로 대응할 것인가가 매우 중요한 문제이다. 머신러닝/딥러닝 기술은 최근 매우 빠른 속도로 발전하고 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 Deep Neural Networks(DNN)라고도 하며, 머신러닝 기법 중 인공신경망(Artificial Neural Network)에서 발전한 형태의 인공지능으로 인공신경망은 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해서 데이터를 학습한다.
어떤 기업이 기상센서에서 확보한 200억 건의 빅 데이터를 활용하니