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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성돈 (경상국립대학교) 전용진 (경상국립대학교) 오해준 (경상국립대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
1,259 - 1,279 (21page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.6.1259

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최근 미세먼지나 강수량 자료 등 시간과 공간에 따라 수집되는 시공간 자료에 대한 관심이 증가하고 있다. Gao 등 (2019)은 공간 자료의 군집에 많이 쓰이는 Moran’s I와 Local Moran’s I에 변환을 주어 시공간 자료의 군집을 시도하였다. 본 연구에서는 전통적인 공간 군집 방법과 Gao 등 (2019)의 군집 방법 등을 사용하여 입자의 크기가 10㎛ 미만의 미세먼지를 나타내는 PM<SUB>10</SUB> 자료를 분석한다. 다양한 군집들의 적절성을 확인하기 위하여, 시계열 유사성 척도 중 동적 시간 워핑 (Dynamic Time Warping, DTW)과 최장 공통부분 수열 (Longest Common SubSequence, LCSS)를 이용하여 각 군집 내에서 PM<SUB>10</SUB> 자료의 시계열 유사성을 비교한다. 또한 k-평균 알고리즘을 사용하여 군집들을 공간적으로 좀 더 세밀하게 나눌 경우, 시계열 유사성이 더 높아진다는 사실을 확인한다.

목차

요약
1. 머리말
2. 방법론
3. PM₁₀ 자료분석
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (32)

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