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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최승배 (동의대학교) 강창완 (동의대학교) 윤상후 (대구대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
149 - 160 (12page)

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공간상에서 얻어지는 데이터는 일반통계학과 다르게 얻어지는 관측값들은 서로 상관되어 있다는 전제하에서 분석이 행해진다. 공간통계학에서 공간데이터는 (1) 경험 베리오그램 추정, (2) 추정된 경험베리오그램을 이용한 이론베리오그램 적합, 그리고 (3) 이론베리오그램을 이용하여 기지(旣知)의 위치에서 측정된 관측값을 이용하여 미지(味知)의 위치에서의 관측값을 예측하는 크리깅의 과정을 거쳐 분석된다. 최근 이슈화되고 있는 인공지능 기법의 하나인 딥러닝이 역시 예측의 한 방법으로 널리 적용되고 있다. 전기한 두 방법 모두 예측을 한다는 측면에서는 유사하지만, 공간통계학의 분석과정을 거쳐 예측하는 방법은 분석자의 주관이 개입될 수 있을 뿐만 아니라 분석과정은 그리 간단하지 않다. 그리고 공간데이터 분석의 가정을 만족하지 못하는 경우도 있다. 그러나 딥러닝은 이론적으로는 복잡할 수 있으나 공간통계학에서 행해지는 분석방법보다 훨씬 사용하기가 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 두 방법을 사용하여 분석을 수행하고, 어느 방법이 더 예측적인 측면에서 우월한가에 대해서 알아보고, 실제 적용 예를 통해서 본 연구의 타당성을 알아본다. 예측력의 기준으로 RMSE를 사용하였고, 분석결과 기존의 공간통계학 예측방법과 딥러닝 기법에 따른 예측력은 비슷한 결과를 보였다. 따라서 공간데이터를 분석함에 있어 공간예측의 단점을 보완할 수 있는 딥러닝을 적용한 공간예측 분석을 제안한다.
#지리통계학적 데이터 #딥러닝 #공간상관 #공간예측

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Choi, S. B. / 2000 / Sensitivity analysis in spatial statistics : Detecting influential observations in spatial prediction / Journal of the Japan Society Computational Statistics 13:25~39 google schola 최승배 / 2004 / 공간변이성의 추정량들에 대한 예측력 비교 연구 - 남한지역 일산화탄소 자료를 이용하여 - / Journal of The Korean Data Analysis Society 6(1):279~291 google schola 최용석 / 2006 / A Spatial Regression for Hospital Data / 한국데이터정보과학회지 17(4):1271~1278 google schola 최승배 / 2010 / Data-Dependent Choice of Optimal Number of Lags in Variogram Estimation / 응용통계연구 23(3):609~619 google schola Cressie. N. A. C. / 1993 / Statistics for Spatial Data / John Wiley & Sons, INC google schola

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