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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 양준모 | - |
| dc.contributor.author | 허준 | - |
| dc.contributor.author | 김정훈 | - |
| dc.contributor.author | 박영주 | - |
| dc.contributor.author | 추호성 | - |
| dc.contributor.author | 박용배 | - |
| dc.date.issued | 2023-06 | - |
| dc.identifier.issn | 1226-3133 | - |
| dc.identifier.uri | https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/38729 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002978077 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 기상관측데이터와 딥러닝을 활용하여 대기 굴절률 예측하는 모델을 제안한다. 본 논문의 목적은 기존의 보간법과 제안된 모델의 예측 정확도를 비교하여, 기상관측데이터로 학습된 딥러닝 모델이 더욱 참값에 가까운 값을제공할 수 있는지를 검증하여 딥러닝이 대기 굴절률 예측에 활용될 수 있음을 제시함에 있다. | - |
| dc.language.iso | Kor | - |
| dc.publisher | 한국전자파학회 | - |
| dc.title | 딥러닝을 활용한 한반도 상공의 대기 굴절률 예측 | - |
| dc.title.alternative | Predicting Atmospheric Refractivity over the Korean Peninsula Using Deep Learning Techniques | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.citation.endPage | 496 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 493 | - |
| dc.citation.title | 한국전자파학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 34 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국전자파학회 논문지, Vol.34 No.6, pp.493-496 | - |
| dc.identifier.doi | 10.5515/KJKIEES.2023.34.6.493 | - |
| dc.subject.keyword | Meteorological Data | - |
| dc.subject.keyword | Atmospheric Radio Refractivity | - |
| dc.subject.keyword | Deep Neural Network | - |
| dc.type.other | Article | - |
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