| 초록 |
본 발명은, 복수의 관측점으로부터 측정되는 각각의 관측 데이터를 참조하여 사용자의 이동 경로 상에 위치하는 특정 지점의 기상 위험상황을 예측하는 방법에 있어서, (a) 기상 위험상황 예측 서버가, 상기 관측점으로부터 측정되는 각각의 상기 관측 데이터를 획득하는 단계; 및 (b) 상기 기상 위험상황 예측 서버가, 상기 관측 데이터를 상기 관측점의 위치에 대한 정보를 참조로 하여 맵으로서 작성하여 관리하고, 상기 특정 지점의 주변에 위치한 상기 관측점으로부터 획득되는 관측 데이터의 지리적 분포 정보 , 상기 특정 지점의 주변에 위치한 상기 관측점으로부터 획득되는 관측 데이터의 시간적 추이 정보 중 적어도 하나를 기계학습 데이터베이스 - 상기 기계학습 데이터베이스는 상기 관측점에서 과거에 측정되었던 참조 데이터를 학습함으로써 생성됨 - 를 참조로 하여 분석함으로써, 현재 시점으로부터 소정 시간 후의 상기 특정 지점에 대한 기상 상태를 예측하는 단계;를 포함하는 방법을 개시한다.본 발명에 따르면, 시간 및 장소를 세분화하여 기상 상태를 예측할 수 있고, 사용자의 이동 경로를 예측하고 이동 경로 상의 특정 지점에 대하여 예측된 기상 상태를 사용자에게 전송할 수 있으며, 예측된 기상 상태에 따라 사용자에게 이동 경로의 구간별 이동수단을 제안하거나, 일정을 변경할 것을 제안할 수 있다. |
