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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국환경정책ㆍ평가연구원 Korea Environment Institute |
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연구책임자 | 홍한움 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-09 |
주관부처 | 국무조정실 The Office for Government Policy Coordination |
등록번호 | TRKO201900017246 |
DB 구축일자 | 2019-11-16 |
키워드 | 미세먼지.통계.시공간통계.시공간예측.리스크예측.Particulate Matter.Statistics.Spatio-temporal Statistics.Spatio-temporal Prediction.Risk Prediction.PM10. |
미세먼지에 대한 사회적인 관심이 증대되면서 다양한 분야에서 미세먼지에 대한 연구가 이루어지고 있으나 통계적 방법론은 제한적으로만 사용되어 왔다. 미세먼지 자료는 시간의존성과 공간의존성을 동시에 가지는 시공간 자료이다. 최근 10년간 통계학 분야에서 시공간자료를 통계적으로 분석하기 위한 시공간통계 기법이 크게 발전하여 미세먼지 자료에 시공간통계를 적용한 연구결과들이 발표되고 있다. 본 연구의 목적은 서울 미세먼지(PM10) 농도의 리스크를 최신 시공간통계 기법을 이용하여 예측하는 것이다.
먼저 시공간통계 모형을 소개하고
As the social interest in particulate matter (PM10) increases, studies on particulate matter have been carried out in various fields, but statistical methodology has been used limitedly. PM10 data is spatio-temporal data having time dependence and spatial dependence simultaneously. In recent decades
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