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AI가 이처럼 발달했는데 왜 이렇게 일기예보는 틀릴까?2025.01.181. 기상 예보의 정확성 향상 현대 과학 기술의 발전에도 불구하고 일기예보가 여전히 틀리는 이유는 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결할 수 있다고 알려졌지만, 실제로는 AI와 전통적인 수치해석 방법의 장단점을 이해하고 이를 결합하는 것이 중요하다. AI는 빠르고 효율적인 데이터 처리와 높은 정확도를 보이지만, 학습되지 않은 상황에서는 성능이 저하될 수 있다. 반면 수치해석 방법은 물리 법칙에 기반하여 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있지만, 많은 계...2025.01.18
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미래 기상이변 예측과 이를 해결하기 위한 인공지능(AI)기술에 대한 자신의 생각2025.05.011. 기후 변화와 기상이변 현재 지구는 기후 위기라는 키워드가 핵심 화두다. 기후 변화는 산불, 쓰나미, 폭풍, 폭염, 허리케인을 포함한 전 세계적으로 특이한 날씨 변화를 일으키고 있다. 기후가 인간의 삶과 직결되는 심각한 문제로 대두되면서 일기예보의 중요성이 날로 커지고 있다. 2. 기상 데이터 수집 및 분석 기상청은 강수량, 기압, 습도, 풍향 등 지구의 날씨를 관측하는 대량의 데이터를 수집해 짧은 시간에 정확하게 분석하는데, 이처럼 방대한 계산량을 처리하는 데 '슈퍼컴퓨터'가 쓰인다. 수치예보모델은 과학적 접근을 통해 현재 기...2025.05.01
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한국의 일기 예보가 부정확한 이유 고찰2025.05.151. 한국의 지형적 특징 한반도의 뚜렷한 지형, 특히 태백산맥은 기온과 강수 패턴에 영향을 미치는 중요한 장벽 역할을 한다. 이러한 복잡한 지형은 바람의 패턴을 바꾸고 미세 기후를 만들어 기상학적 모델이 정확히 포착하기 어려운 방식으로 지역 날씨 조건에 영향을 미친다. 2. 한반도 주변 해양 시스템의 복잡성 한국은 서쪽으로 황해, 남쪽으로 동중국해, 동쪽으로 일본해(동해)로 둘러싸여 있다. 이 거대한 수역들은 각각 독특한 열 특성과 해류를 가지고 있어 한반도의 기후에 상당한 영향을 미친다. 해류와 대기 상태 사이의 상호작용은 동적이...2025.05.15
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한성대 데이터시각화 중간과제 데이터시각화 사례 조사2025.05.071. 기상청 데이터 시각화 기상청은 실시간 날씨 정보를 사람들이 쉽고 빠르게 알 수 있도록 다양한 데이터 시각화 기법을 사용하고 있습니다. 지도, 표, 인포그래픽, 선도표 등을 활용해 기온, 날씨, 풍속, 미세먼지 등의 정보를 효과적으로 전달하고 있습니다. 2. 네이버 증권 데이터 시각화 주식 시장은 실시간으로 변동되는 정보를 빠르게 파악해야 하므로 데이터 시각화가 필수적입니다. 네이버 증권 사이트에서는 주가 변동 추이, 거래량, 이동평균선 등을 막대그래프, 선도표 등을 활용해 시각화하여 투자자들이 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 하...2025.05.07
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태풍의 상관관계와 데이터 분석(A+ 레포트)2025.01.211. 태풍 데이터 분석 이 보고서는 다양한 태풍 간의 상관관계를 분석하여 태풍의 발생, 발달, 이동경로, 소멸 등의 특성을 이해하고자 하는 목적으로 수행되었습니다. 데이터 전처리 과정을 거쳐 태풍의 초기 위도, 경도, 중심기압과 소멸 시 위도, 경도, 중심기압, 그리고 태풍이 꺾이는 지점의 위도, 경도, 중심기압 등을 추출하였습니다. 이를 바탕으로 상관관계 분석을 수행하여 태풍의 특성을 파악하였습니다. 2. 태풍 발생 위도 분포 태풍은 주로 북위 10도~30도, 특히 20도 부근에서 많이 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 지역은 태...2025.01.21
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정성적 수요예측 방법과 기업 사례2025.04.261. 정성적 수요예측 정성적 수요예측 방법은 기업 내외부 전문가의 지식과 경험 등 주관적 요소를 활용하여 미래 수요를 예측하는 방법입니다. 정성적 기법에는 델파이법, 패널 동의법, 역사적 유추법, 시장 조사법 등이 있습니다. 2. 테스코의 정성적 수요예측 사례 영국 기업 테스코는 기상 데이터와 고객 구매 패턴 분석을 통해 정성적 수요예측 기법을 활용하였습니다. 기상 데이터를 활용하여 지역별 기온 변화에 따른 제품 수요를 예측하고, 고객 구매 패턴 분석을 통해 개인별 맞춤형 쇼핑 안내 서비스를 제공하였습니다. 이를 통해 선제적인 공급...2025.04.26
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화2025.01.251. 좋은 데이터 시각화의 사례 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다....2025.01.25
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월간 기온 변화에 대한 보고2025.05.091. 월별 기온 데이터 분석 기상 관측소는 월별 기온 데이터를 통해 월별 기온 변화에 대한 보고서를 작성할 예정입니다. 특정 달을 입력하고 월별 기온 값을 입력하여 해당 기간의 가장 더운 날, 가장 추운 날 및 월평균 온도를 계산하고 출력합니다. 또한, 특정 시간대의 온도 변화 그래프를 출력할 수 있도록 함수를 사용하여 블록 그래프 구조에 따라 작성됩니다. 2. C언어 프로그래밍 이 과제는 C언어 프로그래밍 실습의 일환으로, 월별 기온 데이터를 입력받고 분석하는 프로그램을 작성하는 것입니다. 프로그램 코드는 제출 시 반드시 문서에 ...2025.05.09
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한국의 일기예보 개선점2025.05.151. 한국의 일기예보 개선 노력 한국은 최첨단 기술 수용, 데이터 수집 방법론 정교화, 국제 협력 장려 등을 통해 기상 예측 정확성 향상을 위한 지속적인 노력을 기울이고 있다. 천리안 위성 시스템, 인공지능 기술 활용, 도플러 레이더 시스템 구축, 측정소 확대 등의 기술적 발전과 함께 세계적인 기상 기관들과의 협력, 차세대 기상학자 양성, 대중 인식 제고 등 다각도의 노력을 펼치고 있다. 2. 한국 기상 예보의 정확성 향상 한국은 최첨단 기술 도입, 데이터 수집 및 분석 역량 강화, 국제 협력 등을 통해 기상 예보의 정확성을 지속적...2025.05.15
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식용작물학13 벼 품종의 기상생태형에 대해 설명하고 온난화에 따른 각 생태형별 생육특성을 예측하여 설명하라2025.01.261. 벼 품종의 기상생태형 벼 품종은 기상 조건에 따라 인디카, 온대자포니카, 열대자포니카 등 세 가지 생태형으로 구분됩니다. 인디카는 열대 및 아열대 지역에 적합한 품종으로 가뭄에 강하지만 저온에 약합니다. 온대자포니카는 온대 기후에 잘 적응하며 저온에 강하지만 가뭄에 약합니다. 열대자포니카는 고온 환경에 잘 견디며 인디카와 온대자포니카의 중간적인 특성을 가집니다. 2. 온난화에 따른 생태형별 생육특성 예측 온난화가 진행됨에 따라 각 생태형별로 다음과 같은 생육 특성이 예상됩니다. 인디카는 고온과 가뭄에 강해 온난화에 잘 적응할 ...2025.01.26
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