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강요명, 서정렬
2020 / 지역개발연구 (The Studies in Regional Development)
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This study evaluates the reliability of 2m temperature and precipitation probability forecasts from climate prediction systems of KMA, UKMO, ECMWF, NCEP, and JMA. A reliability diagram is used to compare predicted probabilities with observed frequencies, and a method for quantifying reliability is proposed. Temperature forecasts are found to be reliable, while precipitation forecasts are reliable only in a few regions.
Techniques of climatology
Handbook of hydrometeorological ensemble forecasting
Hydrometeorology
Economic value of weather and climate forecasts
Statistical analysis in climate research
Statistical downscaling and bias correction for climate research
Stochastic physics and climate modelling
Using meteorology probability forecasts in operational hydrology
Uncertainties in numerical weather prediction
Periodicity and stochastic trends in economic time series
Sub-seasonal to seasonal prediction : the gap between weather and climate forecasting
Networks in climate
Stochastic and statistical methods in hydrology and environmental engineering.
Statistical analysis of climate series : analyzing, plotting, modeling, and predicting with R
Empirical methods in short-term climate prediction
An introduction to global spectral modeling
Predictability and nonlinear modelling in natural sciences and economics
Weisheimer, A.; Palmer, T.N. · 2014
Journal of the Royal Society Interface
Roy T.,He X.,Lin P.,Beck H.E.,Castro C.,Wood E.F. · 2020
Journal of Hydrometeorology
Omid Alizadeh · 2022
Climatic Change
Radford J.T.,Lackmann G.M.,Goodwin J.,Correia J.,Harnos K. · 2023
Bulletin of the American Meteorological Society
Buizza R. · 2019
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Manzanas R.,Torralba V.,Lledó L.,Bretonnière P.A. · 2022
Geophysical Research Letters
Radford J.T.,Lackmann G.M.,Goodwin J.,Correia J.,Harnos K. · 2023
Bulletin of the American Meteorological Society
Ancell B.C.,Coleman A.A. · 2022
Bulletin of the American Meteorological Society
I.A. KULIKOVA; R.M. VIL'FAND; V.M. KHAN; E.N. KRUGLOVA; V.A. TISHCHENKO; S.V. EMELINA; E.S. KAVERINA; E.V. NABOKOVA; A.V. SUBBOTIN; K.A. SUMEROVA; M.A. TOLSTYKH · 2024
Russian Meteorology and Hydrology
Jie W.,Wu T.,Vitart F.,Liu X.,Lu Y.,Yao J.,Zhao H. · 2023
Climate Dynamics
Becker E.J.,Kirtman B.P.,L’Heureux M.,Muñoz Á.G.,Pegion K. · 2022
Bulletin of the American Meteorological Society
Peterson K.A.,Smith G.C.,Lemieux J.F.,Roy F.,Buehner M.,Caya A.,Houtekamer P.L.,Lin H.,Muncaster R.,Deng X.,Dupont F.,Gagnon N.,Hata Y.,Martinez Y.,Fontecilla J.S.,Surcel-Colan D. · 2022
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Potgieter A.B.,Schepen A.,Brider J.,Hammer G.L. · 2022
Agricultural and Forest Meteorology
김원무, 여새림, 김유진 · 2018
한국기상학회지
Hamill T.M.,Stovern D.R.,Smith L.L. · 2023
Monthly Weather Review
Yang L.,Cheng C.L.,Xia Y.,Chen M.,Chen M.X.,Zhang H.B.,Huang X.Y. · 2023
Advances in Atmospheric Sciences
Ratterman C.,Zhang W.,Affram G.,Vernon B. · 2023
Journal of Hydrometeorology
Shao Y.,Wang Q.J.,Schepen A.,Ryu D. · 2021
Monthly Weather Review
Scheuerer M.,Hamill T. · 2019
Monthly Weather Review
Wilson K.A.,Gallo B.T.,Skinner P.,Clark A.,Heinselman P.,Choate J.J. · 2021
Weather, Climate, and Society
전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.전선 / 학사
일기나 기후에서 대기 관측은 현상 분석뿐만 아니라 예보 및 예측을 위해서는 필수적인 요소이다. 이 과목에서는 온도, 기압, 습도, 바람 등 기상요소의 지상 및 상층 직접 관측의 원리와 측정기기 그리고 분석 방법에 대해 학습한다. 또한, 관측의 중요성이 증대하는 위성, 기상 레이다, 라이다 및 대기복사 관측의 기본 원리 및 활용의 예를 공부한다. 두 시간을 실험 시간으로 할애하며 실험은 직접적인 기기의 조작이나 견학, 관측자료의 분석을 통해 실시한다.전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
위성관측의 발달은 기상학과 기후학 분야에서 괄목할 만한 활용의 증대를 가져왔다. 위성자료는 자료동화를 통해 수치예보의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소로 대두되었다. 또한 장기간 위성관측 자료는 대기물리과정, 기후/환경변화 감시, 기후모델의 검증과 이해 등 기후변화연구에서 필요불가결한 부분이 되고 있다. 이 강의에서는 인공위성 관측이 어떻게 이루어지며, 기상/기후분야에서 어떠한 활용이 이루어지고 있는지에 초점을 맞추어 진행한다.전선 / 대학원
인공위성의 발달과 더불어 대기 및 지상의 기상 및 기후요소의 관측은 일기예보와 기후분석에서 없어서는 안될 중요한 대기과학의 한 분야로 간주되고 있다. 이 과목에서는 대기복사 이론이 대기원격탐사에 어떻게 적용되어 일기 및 기후자료를 얻을 수 있는지에 대해 강의하며, 얻어진 자료가 물 및 에너지 수지, 대기물리과정의 이해, 자료동화, 기후분석 등에 어떻게 활용되는지 강의한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
강우와 증발, 그리고 유출로 대표되는 물의 순환은 불확실성한 자연의 전형적인 사례이며, 이 때문에 수백년전부터 다양한 통계와 확률이론이 수문학에 사용되어왔다. 본 강좌에서는 통계학과 확률론의 기초와 응용을 수문자료를 가지고 소개한다. 특히 수문학에서 널리 사용되고 있는 L-모멘트, 극치분포, 지역홍수빈도해석, 시계열 예측 및 모의 등을 심도있게 다룬다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 기술예측에 대한 이론과 사례를 소개한다. 이를 위해 국가, 산업, 조직 차원에서 전문가 기반 예측(예. 델파이, 로드맵핑, 시나리오 기획)과 데이터 기반 예측(예, 동향분석, 상호영향분석, 시뮬레이션, 텍스트마이닝)의 접근법을 강의한다. 또한 기술 정보를 추출하여 기술예측 관련 의사 결정을 지원하는 기술 인텔리전스 모델과 도구들을 소개한다. 이를 통해 수강생들은 기술 기회와 위협을 발굴하여 미래를 준비하는데 필요한 기초지식을 습득하고 체화할 수 있을 것이다.전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.