기상 예측에 대한 수치 예보 모델을 개발하는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 드는 작업이므로, 통계적 데이터 기반의 모델 생성이 대안이 될 수 있다. 그러나 지금까지는 주로 수치 예보 모델을 보정하는 접근법이 주를 차지하고 있고, 데이터 기반의 예보 모델 생성은 거의 시도되지 않고 있다. 본 논문에서는 장기간의 데이터에 대해서 SVR 기법을 사용하여 풍속에 대한 데이터 기반 예보 모델을 생성한다. 서울, 부산, 제주도 지역에 대해서 2007~2013년도의 UM과 KLAPS 데이터를 사용하여 모델을 생성하고 보정방식과 성능을 비교하여 근접한 성능 결과를 얻었다. 한편 모델을 구성하는 기본 인자들의 데이터가 실측치가 아닌 수치예보모델에 의한 생성값을 사용함으로써 원천적인 오차를 포함하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 오차가 일정 수준 이하의 수치예보모델 데이터를 사용하여 모델을 구성하고 이를 통해 향상된 결과를 얻었다.