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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
모형호 (고려대학교) 조기종 (고려대학교) 신기일 (한국외국어대학교)
저널정보
한국환경생물학회 환경생물 환경생물 제34권 제4호
발행연도
2016.12
수록면
365 - 373 (9page)

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환경생태 자료 분석에 사용된 많은 자료가 시간에 따라얻어지고 있다. 조사된 시점의 수가 적은 경우에는 자료가충분한 정보를 주지 않기 때문에 반복 측정하거나 여러 지점을 조사하여 종합적인 분석을 수행하게 된다. 이때 사용하는 방법이 경시적 자료 분석 (longitudinal data analysis) 또는혼합모형 (mixed model) 분석이다. 그러나 시점의 수가 많아정보의 양이 충분하다면 반복적인 자료가 필요하지 않으며이러한 자료는 시계열 분석 기법을 이용하여 분석하게 된다. 특히 현재와 같이 다수의 시점에서 얻어진 자료의 수가 많아지고 있는 상항에서 각 변수 간에 서로 어떤 영향을 주는지또는 향후 어떤 경향을 띠게 되는지 예측을 원한다면 시계열 분석 기법을 사용하여 자료를 분석해야 한다. 본 연구에서는 단변량 시계열 분석 (univariate time series analysis), 개입 분석 (intervention time series model), 전이함수 모형 분석(transfer function model), 다변량 시계열 분석 (multivariate time series model) 기법을 소개하고 현재까지 진행된 국내외연구 논문을 살펴보았다. 또한 향후 환경생태 자료 분석에서 중요하게 사용될 수 있는 오차수정 모형 (error correction model)을 소개하였다.
#ARIMA #intervention model #multivariate time series #error correction

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참고문헌 (20)

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Bakker M / 2014 / Improving the performance of water demand forecasting models by using weather input / Procedia Eng 70:93~102 google schola Boero F / 2015 / Time is an affliction: Why ecology cannot be as predictive as physics and why it needs time series / J. Sea Res 101:12~18 google schola Box GEP / 1964 / An analysis of transformation / J. R. Stat. Soc. Series B 26:211~252 google schola 최철만 / 2009 / 시계열 분석을 이용한 부산지역 계절식물의 개화시기 변화 / 한국환경과학회지 18(4):369~374 dbpia Choi NG / 2013 / Forecasting Short-Term Water Quality Variations of Lower Han River (Haeng-ju) by Using Time Series Models / Report of S.I.H.E 49:214~230 google schola

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