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학술저널
저자정보
김재원 (강릉원주대학교) 강성락 (강릉원주대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
221 - 241 (21page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.221

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대부분의 시계열은 다중규모의 시그널을 포함하고 있다. 본 연구는 우리나라 동해안 지역 여섯 곳의 지상기상관측소에서 기록된 지난 6년 (2013-2018) 동안 여름철과 겨울철 바람 벡터 시계열 자료를 분석하였다. 본 연구는 다중규모분해능 분석법을 사용, 분석 기간 내 매년, 여름과 겨울철 바람 시계열에 대해, 다양한 시간 규모에서 바람 변동성이 분산에 대해 기여라는 정도를 정량적으로 측정하였다. 이 측정을 바탕으로 각 계절 (여름 혹은 겨울)의 분산을 하루 초과와 하루 이하 규모 변동성의 두 부분으로 나누었다. 매년, 매 계절에 대해 분산의 두 부분은 각각의 분산으로 정규화하여, 합쳐 항상 1의 값이 되는 상대적 기여도의 비로 산출하였다. 이렇게 정규화된 6년 동안 분산들에서 각각 두 부분의 상대적 기여도들을 여름철과 겨울철에 대하여 합성하였다. 분석결과, 여름철 동안 동서 성분 바람은 하루 이하 규모의 변동성에 대한 기여도가 하루 초과 규모보다 주요함을 알았다. 겨울철은 하루 이하 규모의 변동성이 상대적으로 주요하지 않았다. 여름철보다 겨울철에 확연히 큰 하루 이하 규모의 변동성은 여름철에 강한 해륙풍의 영향을 잘 반영한다. 하루 이하 규모의 변동성에 입각한 바람 벡터의 일주기를 분석한 결과, 해륙풍의 지역적 특성은 해안선의 모양과 밀접한 관련이 있음을 보였다. 이 연구를 통해 다중규모분해능 분석법은 특정 시간 규모 내 특징적 현상을 분석하기에 매우 유용함을 확인하였다.
#다중규모 #다중규모분해능 분석법 #시계열 #해륙풍 #Multi-scale signal #multiresolution technique #time series #sea/land breeze

목차

요약
1. 서론
2. 자료 및 분석 방법
3. 분석결과
4. 토론 및 결론
References
Abstract

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Atkinson, B. W. / 1981 / Mesoscale atmospheric circulations / Academic Press google schola Howell, J. / 1997 / Multiresolution flux decomposition / Boundary-Layer Meteorology 83:117~137 google schola 장대흥 / 2017 / 금융시계열자료를 이용한 원주율값 π의 추정 / 한국데이터정보과학회지 28(4):831~841 dbpia 강지원 / 2019 / 시계열 모형을 이용한 국내 원자력발전소 사고 및 고장 건수 분석 / 한국데이터정보과학회지 30(1):119~126 dbpia 강준 / 2017 / 부동산 경매 낙찰가율 시계열의 Chaos 분석 / 한국데이터정보과학회지 28(2):371~381 dbpia

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