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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임지은 (대구대학교) 윤상후 (대구대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
77 - 89 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.1.77

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

레이더 자료와 지상 강우 자료를 이용한 정량적 강우 추정 모형 비교
임지은 통계학과 2019.01 학위논문
공간통계모형을 이용한 정량적 강우 추정 성능 비교
임지은 ,  윤상후 한국데이터정보과학회지 2019.01 학술저널

2018

공간통계모형을 이용한 정량적 강우 추정 성능비교
임지은 ,  윤상후 한국기상학회 학술대회 논문집 2018.10 학술대회자료

초록· 키워드

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강우는 집중호우와 같은 기상재해 피해를 경감시키기 위한 수문학 연구의 기초 자료로써 사용된다. 정량적 강우 추정을 개선하기 위해 지상 강우 자료와 레이더 자료를 합성하는 연구가 이루어지고 있다. 레이더는 넓은 지역에서 강우 현상을 모니터링하며 미관측지점에서 강우량을 추정할 수 있다. 본 연구는 정량적 강우 추정을 위해 공간통계모형인 역거리가중법, 일반화가법모형, 크리깅, 공간랜덤포레스트를 고려하였다. 예측성능을 평가하기 위해 10-겹 교차검증이 50번 수행하여 RMSE, MAE, rBIAS, CC를 계산하였다. 그 결과, 비가 적게 내리고 국지성 강우일 때는 역거리가중법이 예측성능이 우수하였으나, 반대의 상황에서는 정규크리깅이 우수하였다. 공간랜덤포레스트는 강우량에 관계없이 로버스트한 예측성능을 보였다. 시간해상도가 높을 때는 공간랜덤포레스트가 예측성능이 우수하였으며, 낮을 때는 정규크리깅이 예측성능이 우수하였다.
#공간랜덤포레스트 #일반화가법모형 #크리깅 #Generalized addictive model #kriging #spatial random forest

목차

요약
1. 서론
2. 연구방법론
3. 연구자료
4. 분석결과
5. 공간통계모형의 강우 예측 사례
6. 결론
References
Abstract

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine learning 45:5~32 google schola Cho, H. L. / 2007 / Mapping of environmental data using spatial interpolation methods / Journal of The Korea Society for Geospatial Information Science :273~279 google schola Hastie, T. / 1986 / Generalized additive models / Statistical Science 1:297~318 google schola Hengl, T. / 2018 / Random forest as a generic framework for predictive modeling of spatial and spatio-temporal variables / PeerJ google schola 임지은 / 2018 / 지구 통계 모형을 이용한 양파 재배지 농업기상정보 생성 방법 / 한국환경과학회지 27(7):509~518 dbpia

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