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연안 모델링에의 인공지능 통합

전문가 제언: ○ 환경예측 공정모사는 주로 기계적 단일 모사가 많이 활용되었고 환경예측기술에 큰 기여를 한 것은 인정하나 이 모델들은 너무 사용상의 제약이 크고 전문화되어 개발자 중심의 모델이라고 볼 수 있다. 특히 너무 전문화되어 이론적 지식 및 경험이 없는 비전문가의 사용 시에는 그 결과의 정확성과 신뢰성에 문제가 있었다고 판단된다.

○ 환경예측모델에서는 채택한 변수의 약간의 변화는 매우 다른 결과를 초래하게 되어 모델 활용 시에는 항상 조정이 필요하다. 모델 조정에는 모델 개발의 이론적 지식과 많은 경험을 필요로 하여 사용자의 개인 지식, 현상의 인식능력 및 출력물의 해석에 따라 결과는 크게 다를 수가 있다. 예측의 정확성을 위해서는 이러한 여러 가지의 경우를 컴퓨터 프로그램에 수치적 해석에 의해 최적화가 필요하다.

○ 최근의 컴퓨터 기술발전과 알고리즘에 기초한 예측모델에는 지식-기준 시스템(KBSs), 유전적인 알고리즘(GAs), 인공 신경망(ANNs) 및 퍼지 추론시스템 등을 들을 수가 있다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 기계적 학습능력을 수치적인 모델링시스템으로 통합한 사용자 중심의 예측모델의 개발은 종래의 모델에서 생길 수 있는 문제를 크게 완화할 수가 있고 능력 및 정확도도 크게 개선할 수 있을 것이다.

○ 현재까지 개발 된 환경예측 모델들은 아직까지 분리된 형태로 특정경우에 채택되어왔다. 서로 다른 AI 기술의 응용은 서로 보완적 이용이 가능할 것으로 판단된다. 다기능의 해안 모델링시스템을 만들기 위해서는 여러 가지의 독립된 모델의 단점을 보완하고 서로의 장점을 살리기 위해 두 가지 이상의 방법을 조합하는 보다 강력한 하이브리드의 기술이 요구된다.

저자: Chau, KW
자료유형: 학술정보