풍속 예측 정밀도 향상을 위한 웨이블릿 도메인 손실 기반 초해상화 모델

풍속 예측의 정밀도 향상을 위해 웨이블릿 도메인 손실을 활용한 새로운 GAN 기반 초해상화 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 저해상도 풍속 이미지를 고해상도로 변환하기 위해 기존 Wavelet-Guided Super-Resolution 프레임워크에 개선된 생성자 구조를 통합한다. 생성자 구조는 특징 추출, 특징 정제, 재구성의 세 가지 모듈로 구성되며, 인스턴스 정규화를 포함한 Dense Block과 Channel Instance Residual Block을 도입하여 기존 모델의 왜곡 현상을 완화하고, 복원 성능을 극대화한다. NREL의 WIND Toolkit 데이터셋을 활용한 실험 결과, 제안하는 모델은 기존 WGSR의 RRDBNet 대비 PSNR, SSIM, RMSE 지표에서 각각 9.57%, 21.20%, 21.05%의 성능 향상을 보인다. 이는 픽셀당 10 km 해상도의 풍속 이미지를 픽셀당 2 km 해상도로 효율적으로 변환하며, 기상 예측 및 에너지 관리 분야에서의 활용 가능성을 시사한다.

통계

논문 참조

[IEEE Style]

W. Jo, S. Park, Y. Kim, S. Jung, C. Sim, "Super-Resolution Model Based on Wavelet Domain Loss for Improving Wind Speed Forecasting Accuracy," The Transactions of the Korea Information Processing Society, vol. 13, no. 12, pp. 710-718, 2024. DOI: https://doi.org/10.3745/TKIPS.2024.13.12.710.

[ACM Style]

Wonji Jo, Sung-wook Park, Yong-seok Kim, Se-hoon Jung, and Chun-bo Sim. 2024. Super-Resolution Model Based on Wavelet Domain Loss for Improving Wind Speed Forecasting Accuracy. The Transactions of the Korea Information Processing Society, 13, 12, (2024), 710-718. DOI: https://doi.org/10.3745/TKIPS.2024.13.12.710.

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