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    [R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 데이터형

    [R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 데이터형

    정보 업무명 : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 데이터형 작성자 : 박진만 작성일 : 2020-03-23 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다. 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다. 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다. 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다. [특징] 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 ..

    • format_list_bulleted 프로그래밍 언어/R
    • · 2020. 3. 23.
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    [R] R를 이용한 고급 기상 통계학 실습 : R 기초, 자료의 특성, 자료의 상관성, 통계적 유의수준, 조화 분석, 주성분 분석, 기계 학습

    [R] R를 이용한 고급 기상 통계학 실습 : R 기초, 자료의 특성, 자료의 상관성, 통계적 유의수준, 조화 분석, 주성분 분석, 기계 학습

    정보 업무명 : R를 이용한 고급 기상 통계학 실습 : R 기초, 자료의 특성, 자료의 상관성, 통계적 유의수준, 조화 분석, 주성분 분석, 기계 학습 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-16 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다. 대학원 석사 1학기에 배운 고급 기상 통계학에 대한 실습 내용을 다루고자 합니다. 그에 따른 주제는 "R 기초, 자료의 특성, 자료의 상관성, 통계적 유의수준, 조화 분석, 주성분 분석, 기계 학습" 순으로 소개해 드리고자 합니다. 추가로 각 주제에 대한 이론적 배경을 소개한 링크를 보내드립니다. [강릉원주대 대기환경과학과] 2015년 2학기 전필 고급기상통계학 소개 및 과제물 정보 업무명 : 고급기상통계학..

    • format_list_bulleted 프로그래밍 언어/R
    • · 2020. 3. 17.
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    [R] ECMWF Interim 수치 예측 모델로부터 지오포텐셜 고도 (Geopotential Height)를 이용한 주성분 분석 및 가시화

    [R] ECMWF Interim 수치 예측 모델로부터 지오포텐셜 고도 (Geopotential Height)를 이용한 주성분 분석 및 가시화

    정보 업무명 : ECMWF Interim 수치 예측 모델로부터 지오포텐셜 고도 (Geopotential Height)를 이용한 주성분 분석 및 가시화 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-15 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다. 현대 기상 예측에서 수치예보는 40 %로서 큰 비중을 차지합니다. 기상청에 따르면 "수치 예보는 물리학의 방정식에 의해 바람과 기온 등의 기온 변화를 컴퓨터로 계산하여 미래의 대기 상태를 예측하는 방법"이라고 합니다. 즉 컴퓨터를 통해 지구의 상태를 시뮬레이션하여 기상 예측하는 기술입니다. 이러한 시뮬레이션 방법은 여러 종류가 있으나 결과는 "GPV (Grid Point Value)" 형식으로 제공하는 것이 ..

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    • · 2020. 3. 16.
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    [R] "rsoi" 패키지를 통해 남방 진동 지수 (Southern Oscillation Index) 자료 다운로드 및 가시화

    [R] "rsoi" 패키지를 통해 남방 진동 지수 (Southern Oscillation Index) 자료 다운로드 및 가시화

    정보 업무명 : "rsoi" 패키지를 통해 남방 진동 지수 (Southern Oscillation Index) 자료 다운로드 및 가시화 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-08 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다. 남방 진동 지수 (SOI)를 기압의 표준화 차이로 정의된다. 이러한 SOI는 엘니뇨 (El Nino)와 라니냐 (La Nina) 동안 서부와 동부 열대 태평양 (즉 남방 진동 상태) 사이에서 발생하는 기압의 대규모 변동의 한 척도입니다. 일반적으로 SOI의 평활화된 시계열은 동부 열대 태평양의 해양 온도 변화와 매우 잘 일치합니다. SOI의 음의 위상은 타히티 (Tahiti)에서 정상 기압 미만이고 다윈 (Darwin)에서..

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    • · 2020. 3. 8.
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    [R] "rsoi" 패키지를 통해 엘니뇨-남방진동 (EI Nino-Southern Oscillation) 자료 다운로드 및 가시화

    [R] "rsoi" 패키지를 통해 엘니뇨-남방진동 (EI Nino-Southern Oscillation) 자료 다운로드 및 가시화

    정보 업무명 : "rsoi" 패키지를 통해 엘니뇨-남방진동 (El Nino-Southern Oscillation) 자료 다운로드 및 가시화 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-08 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다. El Nino-Southern Oscillation (ENSO)은 지구 대기 순환을 변화시키는 능력으로 인해 지구상에서 가장 중요한 기후 현상 중 하나이며 이는 전 세계 온도와 강수량에 영향을 끼칩니다. 이러한 ENSO는 중부 및 동부 열대 태평양의 수온 변화와 관련된 반복되는 기후 패턴입니다. 약 3 년에서 7 년 사이의 기간 동안 해수면 온도는 일반 태평양에 비해 1-3 °C까지 따뜻하거나 차가워집니다. 이는 ENS..

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    • · 2020. 3. 8.
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    [R] 육지 및 해양에 대한 마스킹 (Masking) 처리 및 가시화

    [R] 육지 및 해양에 대한 마스킹 (Masking) 처리 및 가시화

    정보 업무명 : 육지 및 해양에 대한 마스킹 (Masking) 처리 및 가시화 작성자 : 이상호 작성일 : 2020-03-08 설 명 : 수정이력 : 내용 [개요] 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다. 일반적으로 기상 자료 (수치 예측 모델, 위성 자료)를 이용할 경우 전체 영역 (기온)에 대해서 필요하나 일부 산출물은 육지 (예. 지표면 온도) 또는 해양 (예. 해수면 온도) 영역에 필요합니다. 따라서 오늘 포스팅은 육지 및 해양에 대한 마스킹 처리 및 가시화를 소개해 드리고합니다. [특징] 육지 또는 해양 영역에 대한 자료 처리하기 위해서 마스킹 기술이 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어 [기능] Rwalc 패키지에서 gshhsMask 함수를 통해..

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    • · 2020. 3. 8.
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