환경생태 자료 분석을 위한 시계열 분석 방법 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 모형호 | - |
dc.contributor.author | 조기종 | - |
dc.contributor.author | 신기일 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-04T05:56:27Z | - |
dc.date.available | 2021-09-04T05:56:27Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.issn | 1226-9999 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/90539 | - |
dc.description.abstract | 환경생태 자료 분석에 사용된 많은 자료가 시간에 따라얻어지고 있다. 조사된 시점의 수가 적은 경우에는 자료가충분한 정보를 주지 않기 때문에 반복 측정하거나 여러 지점을 조사하여 종합적인 분석을 수행하게 된다. 이때 사용하는 방법이 경시적 자료 분석 (longitudinal data analysis) 또는혼합모형 (mixed model) 분석이다. 그러나 시점의 수가 많아정보의 양이 충분하다면 반복적인 자료가 필요하지 않으며이러한 자료는 시계열 분석 기법을 이용하여 분석하게 된다. 특히 현재와 같이 다수의 시점에서 얻어진 자료의 수가 많아지고 있는 상항에서 각 변수 간에 서로 어떤 영향을 주는지또는 향후 어떤 경향을 띠게 되는지 예측을 원한다면 시계열 분석 기법을 사용하여 자료를 분석해야 한다. 본 연구에서는 단변량 시계열 분석 (univariate time series analysis), 개입 분석 (intervention time series model), 전이함수 모형 분석(transfer function model), 다변량 시계열 분석 (multivariate time series model) 기법을 소개하고 현재까지 진행된 국내외연구 논문을 살펴보았다. 또한 향후 환경생태 자료 분석에서 중요하게 사용될 수 있는 오차수정 모형 (error correction model)을 소개하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국환경생물학회 | - |
dc.title | 환경생태 자료 분석을 위한 시계열 분석 방법 연구 | - |
dc.title.alternative | A Review of Time Series Analysis for Environmental and Ecological Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조기종 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 환경생물, v.34, no.4, pp.365 - 373 | - |
dc.relation.isPartOf | 환경생물 | - |
dc.citation.title | 환경생물 | - |
dc.citation.volume | 34 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 365 | - |
dc.citation.endPage | 373 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002188737 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.subject.keywordAuthor | ARIMA | - |
dc.subject.keywordAuthor | intervention model | - |
dc.subject.keywordAuthor | multivariate time series | - |
dc.subject.keywordAuthor | error correction | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.