혼합모형을 이용한 미국도시별 기온변화 곡선의 군집분석

• 영문명: Cluster Analysis of U.S. City Temperature Profiles using Mixture Model
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박윤진(Yun jin Park) 하미라(Mi Ra Ha) 김은혜(Eun Hye Kim) 최호욱(Ho Wook Choi) 박수범(Su beom Park) 주용성(Yongsung Joo)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.14 No.1, 541~553쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.02.28

국문 초록

최근 기후변화에 대한 관심이 크게 높아지면서 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 세계 각지의 기후 특성은 대단히 다양하고, 서로 다른 지역에 위치하지만 특정 기준으로 기후를 구분해보면 공통성을 갖는 경우가 많다. 따라서 그 특정 기준에 따라 세계 각 지역을 대상으로 범위를 구분지어 설명할 수 있다. 그 기준이 되는 기후구분 방법에는 크게 경험적 분류방법과 발생적 분류방법이 있고, 현재 가장 대표적으로 사용되는 것이 경험적 분류방법 중 하나인 Koppen 기후구분이다. 본 연구에서는 2004년 1월부터 2008년 12월까지 미국 151개 도시의 월평균 기온 자료를 이용하여 동일한 기온변화 패턴을 가지고 있는 도시들을 파악하기 위해 혼합모형을 군집모형으로 설정하여 분석하였다. 또한 기후를 구분하는 것으로 주로 사용되고 있는 쾨펜기후구분과 분석결과를 비교하여 많은 군집이 쾨펜기후 구분과 비슷한 형태를 띤다는 것을 알 수 있었다.

영문 초록

There has been great interest in studying the climate change. Most well-known classification of climate regions will be Koppen’s classification of climate. Climatologist clustered climate regions based on minimum, maximum and mean temperature and precipitation amount. In ower study, we clustered climate regions based on monthly temperature patterns. Monthly mean temperature (2004-2008 data, 5 years) was clustered using the mixture model analysis of the clustering model. Fourier functions were used to explain the mean function of the monthly mean temperature. We found that clustering result was similar to Koppen’s classification of climate.

목차

1. 서론

2. 모형 기반 군집분석

3. 푸리에 함수(Fourier Function)

4. 모형의 모수 추정을 위한 알고리즘과 군집 수 결정 방법

5. 쾨펜기후구분

6. 미국 기온 자료를 이용한 실증분석

7. 결론

참고문헌

키워드

혼합모형 푸리에 함수 EM 알고리즘 쾨펜기후구분 Mixture model Fourier function EM Algorithm Koppen’s classification of climate