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손건태,김다홍,Sohn, Keon Tae,Kim, Dahong 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.2
The objective of the present study is to develop statistical quantitative forecast model for PM10 concentration over Seoul. We used three types of data (weather observation data in Korea, the China's weather observation data collected by GTS, and air quality numerical model forecasts). To apply the daily forecast system, hourly data are converted to daily data and then lagging was performed. The potential predictors were selected based on correlation analysis and multicollinearity check. Model validation has been performed for checking model stability. We applied two models (multiple regression model and threshold regression model) separately. The two models were compared based on the scatter plot of forecasts and observations, time series plots, RMSE, skill scores. As a result, a threshold regression model performs better than multiple regression model in high PM10 concentration cases. 본 연구는 PM10 농도에 대한 계량치 예측모형 개발을 목적으로 한다. 세 종류의 자료 (기상관측 자료, 세계기상통신망 중국 관측자료, 대기질 화학수치모델자료)를 예측인자로 사용하였으며, 일일 단기예보 시스템에 쉽게 적용할 수 있도록 시간자료를 일자료로 변환하였고 시차변환을 수행하였다. 상관분석과 다중공선성 진단을 통하여 예측인자를 선택하고 두 종류의 모형 (중회귀모형, 문턱치 회귀모형)을 각각 적합하였다. 모형 안정성 검사를 위하여 모형검증을 수행하였으며, 전체자료를 사용하여 모형을 재추정한 후 예측치와 관측치 사이의 산점도와 시계열그림, RMSE, 예측성 평가측도를 작성 및 산출하여 두 모형을 비교하였다. 문턱치 회귀모형의 예측력이 고농도 PM10예측에서 다소 우수한 결과를 보였다.
남한지역 겨울철 황사출현일수에 대한 범주 예측모형 개발
손건태,이효진,김승범,Sohn, Keon-Tae,Lee, Hyo-Jin,Kim, Seung-Bum 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.3
This study develops statistical models for the binary forecast of Asian dust days over South Korea in the winter season. For this study, we used three kinds of data; the rst one is the observed Asian dust days for a period of 31 years (1980 to 2010) as target values, the second one is four meteorological factors(near surface temperature, precipitation, snowfall, ground wind speed) in the source regions of Asian dust based on the NCEP reanalysis data and the third one is the large-scale climate indices. Four kinds of statistical models(multiple regression models, logistic regression models, decision trees, and support vector machines) are applied and compared based on skill scores(hit rate, probability of detection and false alarm rate). 본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.
손건태,이은혜,이정형,Sohn, Keon-Tae,Lee, Eun-Hye,Lee, Jeong-Hyeong 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.4
본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다. The objectives of this study are the detection and forecast of climate change signal in the annual mean of surface temperature data, which are generated by MRI/JMA CGCM over the Korean Peninsula. MRI/JMA CGCM outputs consist of control run data(experiment with no change of $CO_2$ concentration) and scenario run data($CO_2$ 1%/year increase experiment to quadrupling) during 142 years for surface temperature and precipitation. And ECMWF reanalysis data during 43 years are used as observations. All data have the same spatial structure which consists of 42 grid points. Two statistical models, the Bayesian fingerprint method and the regression model with autoregressive error(AUTOREG model), are separately applied to detect the climate change signal. The forecasts up to 2100 are generated by the estimated AUTOREG model only for detected grid points.
손건태(Keon Tae Sohn),김성덕(Sung Duk Kim),김영실(Young Shil Kim) 한국자료분석학회 2000 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.2 No.3
라윈존데를 이용한 KORMEX 집중관측자료에서 나타나는 결측치의 보완과 격자화를 수행하였다. 격자화는 고도 20m 간격과 6시간 간격으로 추정하였으며, 결측치와 격자화 작업은 공간자료에 대한 최적내삽기법인 Kriging 기법을 사용하여 동시에 수행하였다. The quality improvement is performed to KORMEX intensive observations to estimate missing values and to make time-altitude gridded data sets from observations. All missing values and time-altitude gridded data up to 20Km are estimated simultaneously by the spatial interpolation technique called Kriging. The procedure of Kriging interpolation consists of 5 steps; (1) Computing the values of semivariogram, (2) Drawing the semivariogram surfaces and fitting parametric semivariogram models, (3) Selecting and fitting the optimal semivariogram model, (4) Calculating outputs of Kriging interpolation, (5) Mapping and plotting the Kiging data.
손건태(Keon Tae Sohn),이재식(Jaesik Lee) 한국자료분석학회 2000 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.2 No.2
교차로 교통갈등상황에서의 운전자 회피행동을 통계적으로 분석하였다. 자료는 비디오자료, 문헌자료, 설문자료를 사용하였으며, 운전자의 인구학적 특성과 갈등상황에 따른 회피행동에 대하여 관련성 분석으로 대응분석을 적용하였다. 갈등원인, 갈등유형, 회피행동을 중심으로 관련성을 분석하였으며, 갈등상황항목, 인구통계학적 항목과 갈등환경과의 관련성 분석을 수행하였다. Driver behavior patterns under various traffic conflict situations at crossroads were statistically analyzed. Data was collected through video records, document records, and questionnaires. Since all data type are categorical, the correspondence analysis was applied to the relationships between averting reaction patterns and the traffic confliction, and to those between the causes of confliction and the confliction patterns. The relationships between personal characteristics of drivers and traffic conflict items were analyzed. Results in this paper become were used as basic information in order to develope the driving-simulator for diagnostic system for drivers behavior under traffic confliction situations.
손건태(Keon Tae Sohn),김성덕(Sung Duk Kim),손은희(Eun Hee Shon) 한국자료분석학회 2001 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.3 No.2
본 논문은 대칭 삼각퍼지수를 계수로 갖는 퍼지시계열모형을 확장한 일반적인 삼각퍼지수를 계수로 갖는 퍼지시계열모형을 제안하고 모의실험에 의한 자료들에 대하여 추정 결과를 비교하여 일반적인 삼각퍼지수를 계수로 하는 퍼지시계열 모형이 유용함을 보인 것이다. In this paper fuzzy time series models with general triangular fuzzy numbers as coefficients are proposed. The proposed models are compared with fuzzy time series models with symmetric triangular fuzzy numbers as coefficients. The estimates of parameters, triangular fuzzy numbers, can be obtained by nonlinear programming. As results, the proposed models are preferable to fuzzy time series models with symmetric triangular fuzzy coefficients.