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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Insang Song (Seoul National University) Changro Lee (Seoul National University) Key-Ho Park (Korean Regional Studies)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제53권 제3호(통권 제186호)
발행연도
2018.6
수록면
427 - 444 (18page)

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시공간 데이터의 결측치는 그 자체로 데이터의 결함으로서 시공간 분석 결과를 왜곡시킬 수 있다. 그러나 시공간 데이터에 내재된 시공간 의존성을 이용한 결측대치 방법은 덜 주목받아 왔다. 이에 본 연구에서는 서울특별시 및 근방의 54개 측정소로부터 2010년부터 2014년까지 5년간 측정된 시간별 미세먼지(PM<SUB>10</SUB>) 데이터의 결측치를 대치하기 위하여 앙상블 시공간 크리깅 모형에 기초한 결측대치 모형을 제안하였다. 기존 연구들을 검토한 결과, 본 연구에서 이용된 접근법의 필요성이 발견되었다. 본 연구가 제안하는 앙상블 결측대치 모형은 단기간의 시공간 데이터에서 재표집(resampling)된 하위 데이터셋으로 복수의 시공간 크리깅 모형들을 적합하고, 이들을 앙상블하여 결측대치 정확도를 높이고자 한다. 향상 여부를 실증하기 위하여 측정 데이터에 대해 결측대치 실험을 실시하였다. 실험에서는 재표집 횟수, 시공간 크리깅 적합 시 이웃 비율, 결측 생성 비율 등 3요소에 대해 서로 다른 조건들을 적용하였다. 실험 결과, 제안된 앙상블 모형은 단일 시행 시공간 크리깅 모형(1.32~11.36%)과, 선형 앙상블 모형(평균 52%)보다 높은 정확도로 결측치를 대치하였다. 본 결과는 제한된 환경에서 시공간 크리깅 모형 앙상블이 결측 대치 정확도를 높이는 데 효과가 있음을 입증한다. 다만 제안된 알고리즘의 정확성은 머신러닝 기반의 결측대치 알고리즘에 비해서 덜 우수했는데, 이 결과는 머신러닝 알고리즘에서 시공간 의존성 효과가 어떻게 나타나는지에 대한 추가 연구 필요성을 제기한다.
#결측대치 #Imputation #Spatio-temporal kriging #Resampling #Particulate matter #시공간 크리깅 #재표집 #미세먼지

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Literature review
3. Methods
4. Results
5. Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
국립환경과학원, 2015, 대기환경연보 2014. 김병식·노희성·김형수, 2011, “시공간적 변동성을 고려 한 강우의 결측치 추정 방법의 비교,” 한국습지학 회지, 13(2), 189-197. 박노욱, 2011, “시계열 환경변수 분포도 작성 및 불확실성 모델링: 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성 사례연 구,” 한국지구과학회지, 32(3), 249-264. 한국환경공단, 2018, 에어코리아. http://www.airkorea. or.kr Bennett, R. J., Haining, R. P. and Griffith, D. A., 1984, The problem of missing data on spatial surfaces, Annals of the Association of American Geographers, 74(1), 138-156.

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