질문한거 :
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답변 :
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답변 1에 대해)
o1이 이해한대로의 답변이라면 정확합니다. 다만, 제가 의도한 질문과는 약간 다른 질문이 돌아왔습니다.
제가 의도한 질문은, cmip6로 부터 얻은 데이터의 보정 방법 이 아닌, cmip6에서 가장 정도精度 높은 데이터를 얻는 방법 에 대한 질문이었습니다.
다만, 답변 1의 Statistical AI Downscaling은 시도해볼만한 가치가 있다고 생각합니다. 나머지 방법론은 의도한 바와 다릅니다.
통계적 바이어스 보정은 얻은 데이터에 대한 강제적 보정으로, Corr이 낮은 상황에서의 강제적 보정은, 과적합(말하자면) 의미가 없다고 생각합니다.
다중모형앙상블에 대해서는, 단일 모델, 요컨데 각각의 모델에 대한 시계열 데이터이므로 앙상블 가중치 재조정은 의도한 바와 다릅니다.
동질기간재설정에 대해서는, 관측치 전체 기간에 대해 수행해야할 필요성이 있기에, 재현성이 높은 특정 기간만을 cherry picking하는 것은 의도한 바와 다릅니다.
후처리에 ML을 사용하는 것도 의도한 바와 다릅니다.
답변 1.1에 대해) 매우 도움됐습니다.
단순 interpolation이후에 post-processing을 하는 것에 대해서는 이미 생각하고 있던 부분이었습니다만, 제 의도가 맞는지를 확인할 수 있었기에 도움이 되었습니다.
답변 2에 대해)
KNN은 생각만하고 시도하지 않은 방법인데 시도해볼 예정입니다. ML-DL기반은 해석 가능성을 높이기 위해 black box를 회피하고자 하기에, 의도한 방법이 아닙니다. 다만 이 부분에 대해서는 제가 질문에 적지 않았기에 어쩔수 없네요. Wavelet기반도 시도해볼 예정입니다.
편차보정방법은 글쎄요, 저는 안쓰지 않을까 싶네요.
답변 2.1에 대해) Optuna에 대해서는 예전 연구에서도 쓴 방법이고 이미 잘 아는 방법이기에 유효하다고는 생각하고 있었습니다. 확인하고 싶었는데 다행이네요. 도움됐습니다.
도움이 되서 다행이네 연구 Assistant 로 충분히 쓸만할거 같음?
o1-preview에서부터 엄청 도움 받고 있습니다. 충분하고도 남을거같아요. 돈만 충분하다면 바로 지르고 싶네요
이 글 복붙해서 한번만 더 해줘볼 수 있음? 궁금궁금 ㅋㅋㅋ
이걸 그대로 복붙해서 pro한테 다음 프롬으로 입력해보면 어떨까?
해볼까?
ㅇㅇ 이전 채팅 내역 안 지웠으면 ㄱㄱㄱ 뭔가 제로샷보다 두 번째 저렇게 피드백 넘기면 더 놀라운 응답 낼 것 같기도 한데..
https://gall.dcinside.com/mini/board/view/?id=ddonggeul12367677875&no=1082&page=1
흠 ㅋㅋ 난 모르겠다 글쓴아 나와줘!!!
음, 연구의 전제 조건에 대한 입력이 없었으니 어쩔수 없는 결과지만, 쓸만한건 없어보여요..
굳이 고르자면, 4) 공식적 지역기후모델 다운스케일링 결과 활용(CORDEX-East Asia)인거 같아요. 다만, 이미 모델 선정이 끝났음을 기존 채팅에서 언급했으며(기반연구 A의 결과) 그에 대한 정합성을 위해 동일한 방법론을 택한다는 점 까지 이미 언급했던 이야기에요. 요컨데, 1, 2, 3, 5번은 완전히 다른 이야기에요.
정확한 내용 입력이 없었고, 위 내용이 프롬프트가 아니었음을 고려하면 당연하긴해요.
다만, 단순히 내용의 품질을 논하자면 놀랍네요.