벡터자기회귀(VAR)을 이용한 감마선량 이상상황 예측

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 23; no. 6; pp. 1167 - 1172
• Main Authors: 권기현(Ki-Hyeon Kwon), 이형봉(Hyung-Bong Lee)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.06.2022
• Subjects: 컴퓨터학; Gamma rays; 날씨 데이터; 자기회귀누적이동평균; 감마선; 벡터자기회귀; ARIMA; 다변량; Vector Auto Regression; Weather Data; Multivariate

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...