상기 신경망 구축 모듈 ( 421 ) 은 안개 발생 에 영향 을 미치 는 입력 변수 들 을 이용 하 여 안개 발생 을 예측 하 는 신경망 을 구축 하 는 구성 으로 , 기온 , 노점 온도 , 기온 과 노점 온도 의 차이 , 풍속 , 풍향 , 상대 습도 , 기압 , 일사량 을 입력 변수 로 하 고 , 목표물 을 정확 하 게 인식 할 수 있 는 거리 를 의미 하 는 시정 값 을 출력 값 으로 하 여 안개 발생 을 예측 하 는 신경망 을 구축 하 도록 한다 . 상기 신경망 구축 모듈 ( 421 ) 은 도 6 에 도시 된 바 와 같이 신경망 에 입력 변수 들 을 입력 하 고 , 임의 의 가중치 를 설정 하 여 시정 값 을 출력 할 수 있 도록 하 며 , 출력 된 시정 값 과 실제 시정 값 과 의 오차 를 산정 하 여 오차 를 줄이 는 방향 으로 가중치 를 수정 하 고 , 오 차 가 최소 화 될 때 까지 가중치 를 수정 하 는 과정 을 반복 하 여 신경망 을 최적 화 할 수 있 도록 한다 . 다시 말 해 , 상기 신경망 구축 모듈 ( 421 ) 은 과거 특정 시점 의 기상 정보 를 바탕 으로 기온 , 노점 온도 , 기온 과 노점 온도 의 차이 , 풍속 , 풍향 , 상대 습도 , 기압 , 일사량 를 입력 변수 로 입력 하 고 , 신경망 을 통해 출력 되 는 시정 값 과 해당 시점 의 실제 시정 값 을 비교 하 여 오차 를 줄이 는 방향 으로 가중치 의 수정 이 이루어질 수 있 도록 한다 . 이 를 위해 , 상기 신경망 구축 모듈 ( 421 ) 은 도 5 에 도시 된 바 와 같이 변수 입력 모듈 ( 421 a ) , 가중치 설정 모듈 ( 421 b ) , 출력 값 산출 모듈 ( 421 c ) , 오 차 산정 모듈 ( 421 d ) , 가중치 갱신 모듈 ( 421 e ) 을 포함 할 수 있 다 .