이태삼 교수는 저서에서 딥러닝 알고리즘의 주요 요소인 '장단기 기억(LSTM; Long Short-Term Memory)'과 '회선 신경망(CNN; Convolution Neural Network)'에 대해 단계별로 설명하고 있다. 특별히 수문기상학과 환경 분야의 실제 자료를 바탕으로 매개변수를 추정하는 방법과 오차역전파 방법에 대해 기술했다.
딥러닝은 인공신경망을 기초로 한 기계학습방법의 한 분야다. 최근 자료의 접근성 및 계산능력의 증가는 이러한 수문기상과 환경 분야에 대한 딥러닝의 적용을 활발히 해주는 요소가 되고 있다. 하지만, 이 분야들에 대한 딥러닝 적용에 대한 책은 한정되어 있는 실정이다.
딥러닝 책들의 대부분은 이론적인 배경 및 수학적인 접근만을 소개하고 있으며, 수문기상학과 환경 분야에서 실제 자료를 바탕으로 한 단계별 적용 방법에 대한 설명을 담은 서적은 부족한 실정이다.
이 책은 수문기상과 환경 분야의 실제 자료를 가지고 딥러닝 기술에 대한 설명에 초점을 맞추고 있다. 일반적인 인공신경망 모델뿐만 아니라, 딥러닝 알고리즘 중 LSTM 및 CNN 방법에 대한 설명을 포함하고 있으며 수문기상 분야 및 환경 분야의 대학원생이나 이 분야의 연구기초지식을 원하는 학자들에게 유용할 것으로 기대된다. 스프링거 출판사와 아마존에서 현재 구매가 가능하다.
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