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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영은 (한국정보화진흥원) 이경은 (경북대학교) 김광섭 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
273 - 288 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.273

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

의사결정나무 기반 기법을 이용한 가뭄지수 예측
김영은 ,  이경은 ,  김광섭 한국데이터정보과학회지 2020.03 학술저널

2019

베이지안 가법 회귀 나무 모형을 이용한 가뭄지수 예측
김영은 통계학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 들어, 일반적인 강수 패턴의 변화에 따라 가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄 예측에 관한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행되고 있지만, 시공간적 변동이 복잡한 가뭄 발생의 특성으로 단순한 통계적 모델로 예측하는 데는 한계가 있다. 본 연구는 기상 가뭄지수인 표준강수지수 SPI-6와 세계기후지수와 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명하고, 의사결정나무 기반의 기법을 적용하여 가뭄예측모형을 구성했다. 과대적합문제를 해결하기 위해 앙상블 기법 (ensemble method)과 베이지안 가법 회귀 나무 모형 (bayesian additive regression trees model)을 이용하여 가뭄지수 예측을 개선했으며, 1개월 후의 예측모형으로는 “베이지안 가법 회귀 나무 모형” 이, 2-3개월 후의 예측모형으로는 앙상블 기법인 “배깅 (bagging)”이 모형 적합성에서 우수하게 나타났다.
#가뭄 예측 #베이지안 가법 회귀 나무 #앙상블 기법 #의사결정나무 #SPI-6 #Bayesian additive regression trees #decision trees #drought forecast #ensemble

목차

요약
1. 서론
2. 분석 자료 및 방법
3. 모형 적용
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Bennett, G. L. / 2016 / Historic drought puts the brakes on earthflows in Northern California / Atmospheric Science Letters 43:5725~5731 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45:5~32 google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth Inc google schola Chipman, H. A. / 2010 / BART: Bayesian additive regression trees / The Annals of Applied Statistics 4:266~298 google schola Dietterich, T. / 2000 / An experimental comparison of three methods for constructing ensembles of decision trees: Bagging, boosting, and randomization / Machine Learning 40:139~157 google schola

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