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스펙트럼분석 기반의 미기상해석모듈 평가알고리즘 제안 및 시계열 군집분석에의 응용 (A spectrum based evaluation algorithm for micro scale weather analysis module with application to time series cluster analysis)

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최초등록일 2025.05.05 최종저작일 2015.01
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스펙트럼분석 기반의 미기상해석모듈 평가알고리즘 제안 및 시계열 군집분석에의 응용
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국데이터정보과학회
    · 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 26권 / 1호 / 41 ~ 53페이지
    · 저자명 : 김혜중, 곽화륜, 김유나, 최영진

    초록

    기상분야에서는 다양한 미기상해석모듈 (micro scale weather analysis module)을 개발하여 초고분해능의 기상정보서비스를 실시간으로 제공하고자 노력하고 있다. 이와 같은 연구들은 최근 대도시의 양적인 팽창으로 인해 발생되는 도시 미기상 (micro meteorology)의 급격한 변화에 효과적으로대처할 수 있는 경제적 ·사회적 활동을 가능케 한다. 따라서 미기상해석모듈의 정확성은 도시 미기상정보서비스의 품질 및 효용성에 직결된다. 본 논문은 미기상해석모듈이 생성하는 시-공간적인 특성을가진 양적인 결과물의 정확성에 대한 평가체계를 설계하였다. 이와 더불어 평가체계의 구성에 사용될 평가도구로써 시계열평균의 동일성검정 알고리즘을 스펙트럼 분석기법으로 구축하였으며, 동일성검정통계의 함수를 거리측도로 사용하는 시계열 군집분석법도 함께 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 군집분석법과 평가알고리즘의 유용성을 보였다.

    영어초록

    In meteorological field, many researchers have tried to develop micro scale weatheranalysis modules for providing real-time weather information service in the metropolitanarea. This effort enables us to cope with various economic and social harms comingfrom serious change in the micro meteorology of a metropolitan area due to rapid urbanizationsuch as quantitative expansions in its urban activity, growth of population,and building concentration. The accuracy of the micro scale weather analysis modules(MSWAM) directly related to usefulness and quality of the real-time weather informationservice in the metropolitan area. This paper design a evaluation system along withverification tools that sufficiently accommodate spatio-temporal characteristics of theoutputs of the MSWAM. For this we proposes a test for the equality of mean vectorsof the output series of the MSWAM and corresponding observed time series by usinga spectral analysis technique. As a byproduct, a time series cluster analysis method,using a function of the test statistic as the distance measure, is developed. A real dataapplication is given to demonstrate the utility of the method.

    참고자료

    · 없음
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