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상관적분 기법의 프랙탈 차원 추정을 통한 기후관측소 밀도 분석에 관한 연구
A study on the density analysis of climatological stations using the correlation integral method in the fractal dimension 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.24 no.1, 2013년, pp.53 - 62  

김희경 (동국대학교 통계학과) ,  이영섭 (동국대학교 통계학과)

초록
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현재 세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기후관측소는 11개 지점이다. 11개 지점의 분포를 보면 지리적으로 균일하지 못하고 대부분이 해안에 위치하는 편중된 분포를 보이고 있다. 따라서 기후관측소 자료를 바탕으로 하는 전국 기후자료 생산 및 특성 산출을 위해서는 관측소 밀도에 관한 분석을 통해 기후자료 분포에 대한 균형도의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 상관적분 기법을 이용한 프랙탈 차원의 추정을 통해 우리나라 기후관측소 밀도를 측정하였다. 상관적분 기법 적용시 회귀분석을 통하여 추정된 회귀계수로 프랙탈 차원을 추정한다. 추정된 프랙탈 차원을 이용해 전국의 기상관서들 중 지리적으로 기후관측소 구성의 균형도를 가장 높여 줄 수 있는 기후관측소 후보지점을 선정하였다. 이 때 후보지점을 순차적으로 선택하는 방식과 조합의 형태로 여러 후보지점을 한 번에 선택하는 방식으로 각각 최적의 후보지점들을 선택하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently we have 11 climatological stations registered in World Meteorological Organization. Geographically, these stations are unevenly distributed in Korea and are mainly located on seaside. Therefore station's density analysis should be performed to produce the high-quality climatological data. ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 상관적분 (correlation integral) 기법을 이용한 프랙탈 차원 (fractal dimension)의 추정을 통해 우리나라 기후관측소 밀도를 측정하고 전국의 기상관서들 중 지리적으로 기후관측소 구성의 균형도를 가장 높여 줄 수 있는 기후관측소 후보지점을 선정하고자 한다. 프랙탈 차원을 이용하여 밀도를 분석한 유사 연구로는 각 관측소의 창설 연도별로 관측소의 위치를 추가함에 따라 프랙탈 차원의 변화를 계산한 Lee 등 (2004)의 연구와 수문기상 관측망 구성시 분포의 균형도를 가장 높여주는 지점을 2km × 2km 격자상에서 찾은 Kim 등 (2012)의 연구가 있다.
  • 우리나라에는 79개의 기상관서가 있는데 그 중 11개 지점 (기후관측소)은 세계기상기구에 등록되어 있다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 기존의 기후관측소의 구성에 새로운 지점을 추가하였을 경우 분포의 균형도를 가장 높여줄 수 있는 지점을 찾았다. 79개 기상관서 중 기존의 기후관측소 11개소를 제외하고 내륙과 멀리 떨어져 있는 섬지역인 흑산도, 백령도, 고산, 성산, 서귀포 지점도 제외한 63개 기상관서만 추가 후보대상으로 고려하였다.
  • 2001년에는 제외되었던 인천이 다시 등록됨으로써 오늘날까지 전체 11개소가 등록되어있다. 세계기상기구에 등록되어 있는 11개 지점과 그 외의 68개 기상관서들을 구분하기 위해 본 연구에서는 이후 편의상 등록된 관서들을 기후관측소라 명명하겠다. 전세계 987개의 관측소가 세계기상기구에 등록되어 있는 데에 비하면 우리나라의 등록된 기후관측소는 부족한 실정이며, 전국 평년값 산출을 위해 우리나라 기후관측소의 적정성 분석과 최적의 기후관측소 선정의 필요성이 제기되고 있다.
  • 또한, 기후관측소로 지정되기 위해서는 세계기상기구에서 권고하는 지침을 어느 정도 만족되어야 하며, 좀 더 현실적인 기후관측소 선정을 위해서는 기상관서에 대한 환경조사가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 조사 결과를 바탕으로 우리나라 실정에 맞는 기후관측소 지정 기준이 먼저 작성되어야하며, 지정기준을 충족하는 최적의 기후관측소 후보지를 제시 하여야 할 것인데 이러한 요소들은 향후과제로 남겨두고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기상관서는 어떠한 순서로 등록되었나요? 현재 우리나라의 79개 기상관서 (climatorological station)중 11개 지점이 세계기상기구 (World Meteorological Organization; WMO)에 등록되어 있다. 1961년에 강릉, 인천, 목포의 3개소가 등록되었고, 1965에 포항지점이 추가, 1966년에 부산지점이 추가 등록되었다. 또한 1989년에 춘천, 대전, 제주, 울릉도, 여수의 5개소가 추가 등록되었으며, 1992년에 인천지점이 제외되고 서울지점이 등록되었다. 2001년에는 제외되었던 인천이 다시 등록됨으로써 오늘날까지 전체 11개소가 등록되어있다. 세계기상기구에 등록되어 있는 11개 지점과 그 외의 68개 기상관서들을 구분하기 위해 본 연구에서는 이후 편의상 등록된 관서들을 기후관측소라 명명하겠다.
세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기후관측소는 몇 개인가? 현재 세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기후관측소는 11개 지점이다. 11개 지점의 분포를 보면 지리적으로 균일하지 못하고 대부분이 해안에 위치하는 편중된 분포를 보이고 있다.
프랙탈 차원이 높다는 것은 무엇을 뜻하는가? 프랙탈 차원으로 1차원과 2차원 사이, 2차원과 3차원의 사이 등의 기존의 정수 차원이 아닌 소수 차원의 설명이 가능해졌다. 프랙탈 차원이 높다는 것은 자기유사성이 강하다는 의미이고 이는 분포의 균형도가 높다는 의미이다 (Bandt 등, 2000; Blenkinsop 등, 2000). 예를 들어 2차원상의 특정 구조에 대한 프랙탈 차원을 추정했을 때 2에 가까운 값 일수록 그 구조는 2차원상의 평면에 고르게 분포하고 있다고 할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. Bandt, C., Graf, S. and Zahle, M. (2000). Fractal geometry and stochastics II, Birkhauser Verlag, Basel. 

  2. Blenkinsop, T. G., Kruhl, J. H. and Kupkova, M. (2000). Fractals and dynamic systems in geoscience, Birkhauser Verlag, Basel. 

  3. DeCoster, G. P. and Douglas, W. M. (1991). The efficacy of the correlation dimension technique in detecting determinism in small samples. Journal of Statistical Computation and Simulation, 39, 221-229. 

  4. Grassberger, P. and Procaccia, I. (1983). Characterization of strange attractors. Physical Review Letters, 50, 346-349. 

  5. Hirata, T., Satoh, T. and Ito, K. (1987). Fractal structure of spatial distribution of microfracturing in rock. Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society, 90, 369-374. 

  6. Kim, H. K., Chang, K. H. and Lee, Y. S. (2012). A study on the hydrometerological observation positions in the Nak-Dong upriver by using fractal dimension of the correlation integral. Journal of the Korean Data Analysis Society, 14, 1919-1928. 

  7. Korea Meteorological Administration. (2011). Meterological yearbook 2010, Korea Meteorological Administration, 105-106. 

  8. Lee, Y. S., Yum, J. K., Kim, H. J., Chung, H. S. and Cho, C. H. (2004). A study on the station density using fractal dimension. Journal of the Korean Data Analysis Society, 6, 465-471. 

  9. Theiler, J. (1990). Estimating fractal dimension. Journal of the Optical Society of America A, 7, 1055-1073. 

  10. Yeo, I. K. (2011). Clustering analysis of Korea's meterological data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 941-949. 

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