Feature vector extraction for NCEP weather data clustering

NCEP 일기도 데이터 클러스터링을 위한 특징 벡터 추출

  • 이기범 (충남대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 이성환 (충남대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 정창성 (충남대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 황치정 (충남대학교 컴퓨터과학과)
  • Published : 2001.04.01

Abstract

방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.

Keywords