위성관측 데이터 활용 강수량 산출 AI 경진대회

AI프렌즈 2 | 기상 | 한국원자력연구원 | 위성 이미지 빅데이터와 인공지능 AI 로 강수량 산출 | MAE,F1score

  • 상금 : 총 250만원
  • 763팀
  • 마감
참여

2위 JM -U-net

  • day2020.06.29 18:42
  • views297 views
  • language Python
  • writer by daconio
댓글 7
강수량 산출 경진대회 2위 코드 입니다.
코드
댓글 7개
  • daconiodaconio 2020.06.30 10:17

    축하드립니다!!

  • Jang PierrJang Pierr 2020.07.27 18:56

    안녕하세요 먼저 좋은 소스코드 올려주셔서 감사합니다. 한가지 질문드리고 싶은데 왜 하필 각 채널의 온도 데이터를 서로 뺀 것인가요? 더하는 것도 아니고 곱하는 것도 아니고 굳이 빼는 이유가 궁금합니다!

    • 최정명최정명 2020.07.28 00:18

      안녕하세요. 답변드립니다. 데이터로 제공된 밝기온도 feature들은 서로 연관되어 있는 값이라 생각하고 서로의 밝기 온도 값의 차이를 새로운 feature로 사용하였습니다. 굳이 밝기온도의 차이를 사용한 이유는 덧셈과 곱셈의 경우에는 연산을 하고 난 후에 어떤 값이 크고 작은지 알 수 없고, 뺄셈의 경우 어떤 값이 얼마나 더 큰지 수치화 시킬 수 있기 때문 입니다.

    • 최정명최정명 2020.07.28 00:18

      또 저는 대회 진행시 어느정도 연관이 있는 feature에 대해 서로의 뺄셈, 곱셈, 덧셈, 나눗셈 등을 해보고 의미있는 feature인지 확인해 보는 편입니다. 결과적으로 밝기 온도 차이와 강수의 상관계수를 보았을 때 강수 측정에 대해 유의미한 feature일 수도 있겠다는 생각을 하였습니다.

    • 최정명최정명 2020.07.28 00:25

      그리고 강수 유무를 예측하는 데 밝기 온도 차를 feature로 이용한 몇 개의 논문이 있어 그 점도 참고 하였습니다. (검색 키워드 "강수량 예측 밝기온도 차" or "precipitation brightness temperatures difference")

    • Jang PierrJang Pierr 2020.07.30 18:03

      크~ 완벽하신 답변 감사합니다. Feature engineering하는 부분과 상관계수를 활용하는 것들 많이 배워갑니다. 특히 기존에 관련 연구 논문을 활용하는 팁도 유용할 것 같네요. 저도 열심히 공부에 정진하겠습니다. 감사합니다.

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