공간정보모델링
- 인하대학교
- 박노욱
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- 주제분류
- 자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >지구정보공학
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- 강의학기
- 2015년 2학기
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- 조회수
- 21,199
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- 강의계획서
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공간정보 분석에 유용하게 사용될 수 있는 기본 통계기법, 지구통계학 (공간 상관성 분석, 공간 예측을 위한 크리깅) 이론과 활용분야를 학습하고, 빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝, 기계학습 기본 알고리즘에 대해 고찰한다. 이론 강의와 더불어 응용 소프트웨어를 이용한 실습 및 설계 프로젝트 수행을 통해 이론의 이해도를 증진한다
차시별 강의
| 1. | |
강의 소개 | 공간정보 모델링의 중요성과 이를 위한 기본 방법론, 응용 분야에 대해 소개한다. |  |
| 2. | |
탐색적 자료 요약 | 기본 통계분석을 위한 자료 요약과 공간 자료의 종류를 학습한다. | |
| 3. | |
공간 패턴 분석 1 | 공간 자료 변동성의 정량화를 위한 공분산 함수, 상관도, 베리오그램에 대해 학습한다. | |
| 4. | |
공간 패턴 분석 2 | 베리오그램 모델링의 목적과 모델링 방법을 학습한다. | |
| 5. | |
공간 패턴 분석 2 | 베리오그램 모델링의 목적과 모델링 방법을 학습한다. | |
| 6. | |
공간 예측 1 | 공간 예측을 위한 크리깅의 기본 개념과 단순 크리깅 시스템을 학습한다. | |
| 7. | |
공간 예측 2 | 공간 예측을 위한 정규 크리깅 시스템을 학습한다. 크리깅 결과의 공간 패턴과 크리깅 결과의 검증 방법을 학습한다. | |
| 8. | |
공간 예측 2 | 공간 예측을 위한 정규 크리깅 시스템을 학습한다. 크리깅 결과의 공간 패턴과 크리깅 결과의 검증 방법을 학습한다. | |
| 9. | |
공간 예측 3 | S-GeMS와 ArcGIS를 이용한 크리깅 실습 | |
| 10. | |
공간 예측 4 | 불확실성 모델링을 위한 지시자 크리깅의 원리를 학습한다. | |
| 11. | |
데이터 마이닝 & 기계학습 1 | 데이터 과학, 데이터 마이닝의 기본 개념을 소개하고, 회귀분석의 기본 이론과 활용 사례를 학습한다. | |
| 12. | |
데이터 마이닝 & 기계학습 2 | 특징 추출의 기본 개념과 주성분 분석의 원리 및 적용 예시를 학습한다. | |
| 13. | |
데이터 마이닝 & 기계학습 3 | 분류의 개념, 방법론을 학습한다 | |
| 14. | |
데이터 마이닝 & 기계학습 4 | WEKA 프로그램을 이용한 기계학습 적용 실습 | |
| 15. | |
데이터 마이닝 & 기계학습 4 | WEKA 프로그램을 이용한 기계학습 적용 실습 | |
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