카이스트, 강수 관측 오차범위 절반 가까이 줄이는 알고리즘 개발

강수 관측 오차범위 42.5% 줄인 알고리즘 개발 강수량의 정확한 파악은 지구의 물 순환을 이해하고 수자원과 재해 대응을 위해 중요하다. 강수량 추정을 위한 알고리즘에는 다양한 방법들이 제안되어 왔으며, 최근에는 기계학습을 이용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 카이스트 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 및 녹색성장지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 도쿄대 등으로 구성된 국제 공동연구팀이 인공위성에 탑재된 마이크로파 라디오미터의 관측값을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안했다고 25일 밝혔다. 철도연, 지하철 역사 공조설비 제어기술 개발 인공지능으로 지하철 역사를 더욱 쾌적하게 한국철도기술연구원(이하 철도연, 원장 한석윤)은 인공지능 기술을 활용하여 전력 사용량을 절감하는 ‘지하철..

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