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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
1,871 - 1,884 (14page)

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공간통계학(spatial statistics)에서 다루는 공간 자료(spatial data)는 연구에 관심이 되는 변수에 관한 측정값과 이를 관측하는 위치정보(location information)로 구성된다. 공간 자료를 이용한 공간상관성 분석을 수행함에 있어 위치 지점(location point)들 간의 상대적 위치 차이(거리와 방향)를 고려하게 된다. 지리통계학적 자료(geostatistical data)를 분석하는 경우 임의의 두 위치 지점 사이의 거리가 짧을수록 높은 상관성을 나타낼 수 있는 측도로 공분산모형(covariance model)을 사용한다. 이는 정상성(stationarity) 가정을 전제로 하는데 공간 상관성이 거리에만 의존하는 경우에는 등방성 공분산 모형(isotropic covariance model)을, 거리와 방향을 함께 고려하는 경우에는 비등방성 공분산 모형(anisotropic covariance model)을 적용한다. 임의의 위치 지점에 관한 미지의 관측값을 구하기 위한 공간 예측방법인 지시크리깅(indicator kriging)과 범용크리깅(universal kriging) 하에서의 등방성 및 비등방성 모형의 예측성능을 비교하고, 각각의 크리깅 결과를 이용한 최적의 예측결과를 얻기 위한 방법을 제안하고자 한다. 예측성능을 확인하기 위해 교차검증방법(cross-validation)을 적용하여 실제값과 예측값을 이용한 오분류를 평가하고자 한다.
#등방성 #비등방성 #범용크리깅 #지시크리깅 #공분산 모형 #isotropy #anisotropy #universal kriging #indicator kriging #covariance model

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참고문헌 (25)

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Banerjee, S. / 2004 / Hierarchical modeling and analysis for spatial data / Chapman & Hall/CRC google schola Cho, J. Y. / 2001 / Comparative study on the prediction of geo-statistics with general statistics / Journal of the Korean Data Analysis Society 3 (1) : 41 ~ 49 google schola Cressie, N. A. C. / 1993 / Statistics for spatial data / John Wiley & Sons google schola Liu, G. / 2014 / An indicator kriging method for distributed estimation in wireless sensor networks / International Journal of Communication Systems 27 : 68 ~ 80 google schola Ministry of Environment / 2011 / Annual report of ambient air quality in Korea google schola

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