<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>NWP &amp; NNN</title><link>https://blog.dhkim.info/</link><description>Recent content on NWP &amp; NNN</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-kr</language><copyright>© 2026 김동훈</copyright><lastBuildDate>Fri, 06 Dec 2019 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.dhkim.info/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Jupyter 환경의 PyTorch 개발 환경 갖추기</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/12/AJP/</link><pubDate>Fri, 06 Dec 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/12/AJP/</guid><description>Windows 10 기준으로 Anaconda를 설치하고 conda 가상환경에 PyTorch를 올린 뒤 Jupyter Notebook/Lab에서 쓰기까지, 설치 화면을 하나씩 따라가며 정리했습니다.</description></item><item><title>ROMS 로 태풍 솔릭(Soulik) 시기의 해양순환 모의해 보기</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/07/ROMS_Tutor/</link><pubDate>Thu, 25 Jul 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/07/ROMS_Tutor/</guid><description>ROMS 3.6으로 태풍 솔릭 시기의 해양순환을 모의합니다. 환경 설정과 컴파일부터 실행까지 그대로 따라 할 수 있게 정리했습니다.</description></item><item><title>pyroms 설치하기 (ROMS 해양순환모델의 자료 준비 도구)</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/07/pyroms/</link><pubDate>Wed, 24 Jul 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/07/pyroms/</guid><description>ROMS의 격자와 초기치·경계치를 만드는 pyroms는 설치가 까다롭기로 유명합니다. Miniconda를 이용해 가장 덜 막히는 설치 경로를 정리했습니다.</description></item><item><title>인공지능 딥러닝을 이용한 엘니뇨 예측 시스템 "N3nino" 의 사용법</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/06/N3nino/</link><pubDate>Wed, 12 Jun 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/06/N3nino/</guid><description>2017년 학회에 발표한 GRU 기반 엘니뇨 예측 모델 N3nino를 직접 돌려 보는 방법. 명령행 인자와 run.sh 사용법을 설명합니다.</description></item><item><title>WRF ARW V4 로 태풍 솔릭(Soulik) 모의해 보기</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/04/WRF_Tutor/</link><pubDate>Mon, 29 Apr 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/04/WRF_Tutor/</guid><description>WRF ARW V4.1로 태풍 솔릭을 모의하는 전 과정. 모델과 WPS의 설치·구성부터 실행까지 다룬, 이 블로그에서 가장 긴 튜토리얼입니다.</description></item><item><title>FVCOM 소스코드 분석</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/02/FVCOMcode/</link><pubDate>Thu, 14 Feb 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/02/FVCOMcode/</guid><description>FVCOM 2.x와 3.x, POM 98의 소스코드 구조를 서브루틴 호출 관계 도식으로 비교한 코드 스터디 자료입니다. (구본호·임채욱)</description></item><item><title>해양 관측자료 및 수치모델 예측자료의 활용과 분석</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/01/MMdata/</link><pubDate>Wed, 23 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/01/MMdata/</guid><description>원시방정식에서 출발해 해양·기상 변수의 종류, 관측 기기, 자료 서비스, 자료를 그림으로 표출하는 방법까지 한 번에 훑는 개론.</description></item><item><title>해양-대기 분야의 자료 형식들</title><link>https://blog.dhkim.info/2019/01/DataFormat/</link><pubDate>Wed, 23 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2019/01/DataFormat/</guid><description>해양·대기 분야에서 다루는 이진 자료와 NetCDF 형식을 Fortran·C·Python 코드 예제로 읽고 쓰는 법, 그리고 관련 응용 프로그램들을 훑어봅니다.</description></item><item><title>인공지능 딥러닝을 이용한 엘니뇨 예측시스템 개발</title><link>https://blog.dhkim.info/2017/10/RNN_Nino34/</link><pubDate>Wed, 25 Oct 2017 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2017/10/RNN_Nino34/</guid><description>GRU 순환신경망으로 Nino 3.4 해역의 해수면온도 이상을 8개월 앞까지 예측한 연구. 2017년 한국기상학회 추계학술대회 발표 자료입니다.</description></item><item><title>인공지능 딥러닝을 이용한 영종도의 초단기 풍속 예측성 연구</title><link>https://blog.dhkim.info/2017/10/RNN_Wind/</link><pubDate>Wed, 25 Oct 2017 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/2017/10/RNN_Wind/</guid><description>영종도와 주변 10개 AWS 관측자료를 GRU 순환신경망에 학습시켜 10분 단위 풍속을 초단기 예측한 연구. 2017년 한국기상학회 추계학술대회 발표 자료입니다.</description></item><item><title>소개</title><link>https://blog.dhkim.info/about/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.dhkim.info/about/</guid><description>&lt;!--&#10; 초안입니다. 아래 내용은 이 블로그에 공개된 글과 저자 서명에서 확인되는 사실만으로&#10; 구성했습니다. 다음 항목은 **추정**이므로 확인해 주세요:&#10; - 현재 소속을 "제주대학교"로 적었습니다. 근거는 이메일 도메인(jejunu.ac.kr)이며,&#10; 블로그 글의 서명은 모두 2017~2019년 인하대학교 시절의 것입니다.&#10; - 직함(교수/연구원 등)은 근거가 없어 적지 않았습니다.&#10; - 학위, 경력, 연도는 근거가 없어 비워 두었습니다.&#10;--&gt;&#10;&#10;&lt;h2 class="relative group"&gt;김동훈&#10; &lt;div id="김동훈" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;&#10; &#10; &lt;span&#10; class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;&#10; &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%ea%b9%80%eb%8f%99%ed%9b%88" aria-label="앵커"&gt;#&lt;/a&gt;&#10; &lt;/span&gt;&#10; &#10;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;대기와 해양을 수치로 푸는 일을 합니다. 지역 규모의 기상·해양 순환 모델을 직접&#10;설치하고 돌리는 쪽과, 그렇게 얻은 자료를 인공신경망에 학습시켜 예측에 써 보는&#10;쪽을 함께 들여다보고 있습니다.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>