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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양호진 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1,681 - 1,692 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.5.1681

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미세먼지는 인체에 유해한 화합물 등으로 구성되어 눈에 보이지 않는 입자로 공기 중에 떠다니며 대기 오염을 유발하거나 인체에 흡입되어 각종 질병을 유발한다. 기상청 개방포털에 의하면 미세먼지는 전국 28개 관측소에서 측정되어 이와 관련한 예보 및 경보 시스템 등에 널리 사용 된다. 본 연구에서는 측정된 미세먼지 자료를 함수형 공간 자료 모형에 의하여 추출된 자료라 가정하고 공간 통계학적 접근 방법과 함수형 자료 분석 방법을 결합하여 고정효과인 전국 평균 함수를 추정하고 예측할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 기존의 연구는 측정된 미세먼지를 설명하는 방법이 경시적 자료 분석법에 집중하였는데 이는 관측소의 위치가 균일하게 분포 되어 있지 않은 현실적 상황과 관측소간 거리의 차이 따라 종속성이 존재할 수 있다는 공간 자료의 특성을 고려하지 않은 접근법이다. 따라서 기존 분석법과 관련한 부분을 함수형 자료로 대체하여 적용하고 크리깅과 같은 공간 통계학적 방법을 적용하여 2021년 한 해 동안 획득된 미세먼지 자료를 분석하고자 한다. 구체적으로 전국 28개 관측소에서 얻어진 자료로부터 전국 미세먼지 평균을 이상치에 덜 민감한 가중평균을 통해 고정효과를 추정하고자 한다. 이를 위하여 경험적 베리오그램 분석을 통하여 공분산 과정을 추론하고 최적의 가중치들을 계산하고자 한다. 또한 어떠한 관측 장소에서도 미세먼지 농도를 예측할 수 있는 크리깅 방법을 소개하고 적용해보고자 한다.
#가중평균 #베리오그램 #지수 공분산 #함수형 크리깅. #Weighted mean #Variogram #Exponential covariance #Functional kriging.

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