Ocean Prediction System Using Future Learning of Water Temperature Time Series Prediction Data Using Deep Learning

본 발명은 딥러닝을 이용한 수온시계열 예측자료의 미래시점 자료동화를 통한 해양예측 시스템에 관한 것으로서, 수온시계열 자료를 수집하는 데이터 수집부; 수집한 데이터를 저장하는 데이터베이스부; 저장된 수온시계열 자료를 딥러닝 모델에 입력하여 학습을 통한 수온 예측데이터를 생성하는 생성부; 딥러닝 모델로 생성된 예측자료와 수치모델 예보장을 이용하여 개선된 초기장을 생성하는 자료동화 적용부; 및 자료동화 적용부의 결과값인 위치기반 2차원 수온정보를 출력하는 출력부를 포함한다. 상기와 같은 본 발명에 의하면, 딥러닝 모델로 생성된 예측자료를 자료동화 기법과 연동시켜 딥러닝 모델로 생성된 예측자료와 수치모델 예보장을 이용하여 개선된 초기장이 적용된 자료를 제공함으로써, 미래시점에 대한 자료동화를 통한 초기값 생성이 불가능한 부분과 예측정확도를 극대화하는 효과가 있다.