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      "content": "#제공되는 데이터의 설명\n\n해양기상부이가 울릉도에서 관측한 자료\n\n- train_wave.csv : 최고 유의 파고 예측 모델 학습을 위한 데이터 (지점, 일시, 평균 풍속(m/s), 평균기압(hPa), 평균 상대습도(%), 평균 기온(°C), 평균 수온(°C), 평균 최대 파고(m), 평균 유의 파고(m), 최고 최대 파고(m), 평균 파주기(sec), 최고 파주기(sec), 최고 유의 파고(m))               \n                                                                                                                                                        \n- test_wave.csv : 최고 유의 파고 예측 모델 평가를 위한 데이터 (지점, 일시, 평균 풍속(m/s), 평균기압(hPa), 평균 상대습도(%), 평균 기온(°C), 평균 수온(°C), 평균 최대 파고(m), 평균 유의 파고(m), 최고 최대 파고(m), 평균 파주기(sec), 최고 파주기(sec))                           \n\n- submit_sample.csv : submission 파일의 예시\n\n유의 파고 :  임의 관측 시간동안 관측된 파고 중에서 파고가 높은 순서로 전체 1/3에 해당하는 파고들의 평균 \n\n최대 파고 :  임의 관측 시간동안 관측된 파고 중에서 최대인 파고\n\n평균 파고 :  임의 관측 시간동안 관측된 파고를 평균한 파고\nhttp://web.kma.go.kr/notify/epeople/faq.jsp;jsessionid=G1hZrp4lbmGjp82QfeMhjaqn7fA2nk1fmw5rHBrFQ1HakqYkOvp87Il5VGaEYQ1c?printable=true&bid=faq&mode=view&num=166&page=1&field=&text=&schGrp=08",
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      "content": "# 인공지능 텀 프로젝트\n\n해양기상부이의 관측 자료를 활용한 최대 유의 파고 예측 문제입니다.\n\n해양기상부이는 해수면에서 다양한 기상장비로 해양기상현상을 관측합니다.\n\n형태에 따라 선박형과 원반형 두 가지가 있으며, 파고와 파주기는 해수면에서 부이 몸체의 움직이는 가속도를 측정하여 분석합니다.\n\nTrain 데이터의 경우 2014년부터 2018년까지의 일 단위 데이터로 이루어져 있으며 이를 바탕으로 학습하여 Test 데이터를 예측하시면 됩니다.\n\n해양기상부이가 울릉도에서 관측한 데이터를 사용했습니다.\n\n해양기상부이 데이터셋 출처 - https://data.kma.go.kr/data/sea/selectBuoyRltmList.do?pgmNo=52&tabNo=1\n",
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