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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
541 - 553 (13page)

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최근 기후변화에 대한 관심이 크게 높아지면서 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 세계 각지의 기후 특성은 대단히 다양하고, 서로 다른 지역에 위치하지만 특정 기준으로 기후를 구분해보면 공통성을 갖는 경우가 많다. 따라서 그 특정 기준에 따라 세계 각 지역을 대상으로 범위를 구분지어 설명할 수 있다. 그 기준이 되는 기후구분 방법에는 크게 경험적 분류방법과 발생적 분류방법이 있고, 현재 가장 대표적으로 사용되는 것이 경험적 분류방법 중 하나인 Koppen 기후구분이다. 본 연구에서는 2004년 1월부터 2008년 12월까지 미국 151개 도시의 월평균 기온 자료를 이용하여 동일한 기온변화 패턴을 가지고 있는 도시들을 파악하기 위해 혼합모형을 군집모형으로 설정하여 분석하였다. 또한 기후를 구분하는 것으로 주로 사용되고 있는 쾨펜기후구분과 분석결과를 비교하여 많은 군집이 쾨펜기후 구분과 비슷한 형태를 띤다는 것을 알 수 있었다.
#혼합모형 #푸리에 함수 #EM 알고리즘 #쾨펜기후구분. #Mixture model #Fourier function #EM Algorithm #Koppen's classification of climate.

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참고문헌 (18)

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Abraham, B. / 1983 / Statistical methods for forecasting / WILEY google schola ChanKeunPark / 2002 / A Study of AIC, SICc, and Cp in Non-Orthogonal Regression / Journal of The Korean Data Analysis Society 4 (4) : 373 ~ 386 google schola Dempster, A. P. / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 39 : 1 ~ 22 google schola Fovell, R. G. / 1993 / Climate zones of the conterminous United States defined using cluster analysis / Journal of Climate 6 : 2103 ~ 2135 google schola Fovell, R. G. / 1997 / Consensus clustering of U. S. temperature and precipitation data / Journal of Climate 10 : 1405 ~ 1427 google schola

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