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영어

Research on weather forecasting continues because the weather affects everyday life a lot. Weather forecasts based on meteorological pictures using satellites and radars and past time series data are suitable for wide area and mid- and long-term weather forecasts, but are not suitable for forecasting weather for ultra-short-term and neighborhood forecasts. To compensate for this, studies for classifying and predicting locally changing weather by acquiring weather conditions from outdoor images captured by CCTV, etc., and studies of weather prediction models using meteorological features of specific local weather data are continuing. However, studies that combine weather conditions and weather features have not been attempted. In this paper, we propose a model that predicts and classifies temperature when an outdoor image is given after mapping and learning the weather features in outdoor images and weather features in weather data.

한국어

날씨는 일상에 많은 영향을 주기 때문에 기상 예측에 관한 연구는 계속되고 있다. 인공위성과 레이더를 이용한 기상 사진과 과거의 시계열 데이터를 기반으로 하는 기상 예측은 넓은 지역과 중‧장기 기상 예보에 적합 하지만, 초단기 및 동네예보를 위한 기상 예측에는 적합하지 않다. 이를 보완하기 위해 CCTV 등으로 촬영된 야 외 이미지로부터 기상 상황을 획득하여 국지적으로 변화하는 날씨를 분류 및 예측하기 위한 연구들과 특정 지역 기상자료에서 기상 특징을 이용한 기상 예측 모델의 연구가 지속되고 있다. 그러나 기상 상황과 기상 특징을 접목 한 연구는 시도되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 야외 이미지에서의 날씨 특징과 기상자료에서의 기상 특징을 매핑하여 학습시킨 후 야외 이미지가 주어졌을 때 온도를 예측하고 분류하는 모델을 제안한다.