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시변동의 동질성 증가에 의한 비단조적 시계열자료의 경향성 탐지력 향상 KCI 등재

Improved Trend Estimation of Non-monotonic Time Series Through Increased Homogeneity in Direction of Time-variation

오경두, 박수연, 이순철, 전병호, 안원식
  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/25486
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

본 논문은 비단조적으로 변동하는 시계열자료를 단조적으로 변화하는 구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 시변동에 대한 동질성을 향상시키고 그에 따라 경향성 분석기법의 탐지력을 향상시킬 수 있다는 가설을 전제로 하고 있다. 이를 검토하기 위한 기법으로서 시계열자료의 변동경향을 파악하기 위한 필터링 방법으로 LOWESS smoothing을 적용하였고, 시계열자료의 경향성분석은 seasonal Kendall test를 적용하였다. 인위적으로 발생시킨

키워드
경향성분석비모수적 통계치시계열자료Locally weighted regression smoothingTrend analysisNon-parametric statisticsSeasonal Kendall testTime series
저자
  • 오경두(육군사관학교 토목공학과)
  • 박수연(한진정보통신 GIS 기술팀)
  • 이순철(수원대학교)
  • 전병호(육군사관학교 토목공학과)
  • 안원식(수원대학교 토목공학과)