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기후변화 대응을 위한 딥러닝 활용 폭염 취약성 예측 기반 연구 :Deep learning based climate change vulneralbility prediction system: A pilot study on heat wave

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자료유형정규보고서
개인저자채여라,사업책임자
장기복,참여연구원
전호철,참여연구원
이명진,참여연구원
정예민,참여연구원
안윤정,참여연구원
이주형,참여연구원
박한힘,참여연구원
한국진,참여연구원
윤동근,참여연구원
김영준,참여연구원
윤소연,참여연구원
최재식,참여연구원
김솔아,참여연구원
박장우,참여연구원
Rafael Lima,참여연구원
김석철,참여연구원
강종화,참여연구원
김민성,참여연구원
김완수,참여연구원
문기영,참여연구원
우원명,참여연구원
이병영,참여연구원
조경학,참여연구원
단체저자명한국정보화진흥원
서명/저자사항기후변화 대응을 위한 딥러닝 활용 폭염 취약성 예측 기반 연구 :Deep learning based climate change vulneralbility prediction system: A pilot study on heat wave /한국정보화진흥원 편저
발행사항서울 :한국정보화진흥원 ,2017
형태사항104 p. :삽도,표 ;26 cm
총서사항연구보고서 ;16032
보고서번호NIA Ⅱ-RER-D-16032

소장정보

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실/서가 도서상태 반납예정일 예약
1 021536 NRAA 020.13 한16연 D16032 한국정보화진흥원/자료실/ 대출불가(별치)

목차

목차 일부

제1장 서론 = 19
 제1절 연구배경 및 필요성 = 19
  1. 연구배경 = 19
  2. 연구 필요성 = 21
  3. 문제점 = 24
  4. 개선 필요사항 = 26
 제2절 연구목적 및 내용 = 26
  1. 연구 목적 = 26
  2. 주요 연구내용 = 26
  3. 기대효과 = 28
 제3절 연구체계 = 29

제2장 폭염 피해 특성 분석 = ...

목차 전체

제1장 서론 = 19
 제1절 연구배경 및 필요성 = 19
  1. 연구배경 = 19
  2. 연구 필요성 = 21
  3. 문제점 = 24
  4. 개선 필요사항 = 26
 제2절 연구목적 및 내용 = 26
  1. 연구 목적 = 26
  2. 주요 연구내용 = 26
  3. 기대효과 = 28
 제3절 연구체계 = 29

제2장 폭염 피해 특성 분석 = 30
 제1절 폭염피해 현황 분석 = 30
 제2절 문헌(텍스트마이닝)을 통한 폭염 피해 특성 분석 = 32
  1. 분석 방법 = 32
  2. 분석 결과 = 33
 제3절 연구대상 지역의 폭염피해 사례 = 41
  1. 연구대상지 개요 = 41
  2. 연구대상지 폭염 피해 사례 = 43

제3장 폭염취약성 예측 매커니즘 구축 = 54
 제1절 폭염취약성 선행연구 분석 = 54
  1. 취약성 문헌 정리 = 54
 제2절 폭염취약성 예측 매커니즘 = 58
  1. 폭염취약성 예측 매커니즘 구축 = 58
  2. 폭염취약성 예측 매커니즘 표출 방법 = 58

제4장 데이터 구축 = 66
 제1절 위성 및 기상자료 = 66
  1. 천리안위성자료(COMS) = 66
  2. 기상관측자료 = 69
 제2절 폭염취약성 관련 자료 = 71

제5장 딥러닝을 통한 폭염예측 = 75
 제1절 입력자료 보완 = 75
  1. 천리안위성자료(COMS) 누락 값 예측 = 75
 제2절 딥러닝 모형 구축
  1. 모형구축방법 = 78
  2. 예측 결과 = 79


제6장 GUI 시스템 구축 = 80
 제1절 시스템 설계 = 80
  1. 개발 프레임 = 80
  2. 소프트웨어 아키텍처 = 83
 제2절 GIS 서비스 = 87
  1. 지도 서비스 = 87
  2. 지형 자료 = 88
 제3절 딥러닝 폭염 예측 모델 연동 = 92
  1. 구동 절차 = 92
  2. 정보 가시화 = 94

제7장 결론 및 시사점 = 96

참고문헌 = 99

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