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학술저널
저자정보
권기현 (강원대학교) 이형봉 (강릉원주대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
1,167 - 1,172 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.6.1167

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감마선은 인체에 매우 위험하며 천연 또는 인공 물질에 포함되어 있다. 감마선량을 지속적으로 측정하여, 일정 공간 내 방사성 물질 방출의 이상 여부를 확인할 수 있다. 일부 날씨 관련 정보는 공간 내 감마선량과 상호 상관 관계가 있으며, 감마선량 예측에 사용되는 데이터세트는 감마선 측정값과 날씨 데이터의 다변량 데이터 모델을 구성하는 것이 필요하다. VAR(Vector Auto Regression) 모델은 일변량 자기 회귀 모델을 다변량 시계열 데이터로 확장하여, 다변량 시계열의 상호 의존성을 분석하기 위해 가장 널리 사용되는 확률적 프로세스 모델 중 하나이며 시계열의 동작을 설명하고 예측하는 데 유용하다. 본 논문에서는 공공데이터인 감마선량과 날씨 데이터를 활용하고, VAR 다변량 데이터 모델을 통해 기상 변화에 따른 공간 감마선량의 이상 상황 예측이 가능함을 확인하였다.
#감마선 #날씨 데이터 #다변량 #자기회귀누적이동평균 #벡터자기회귀 #Gamma rays #Weather Data #Multivariate #ARIMA #Vector Auto Regression

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 전처리
Ⅳ. 벡터자기회귀 이상 상황 예측
Ⅴ. 결론
참고문헌

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