1. |
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강의 소개 |
공간정보 모델링의 중요성과 이를 위한 기본 방법론, 응용 분야에 대해 소개한다. |
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2. |
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탐색적 자료 요약 |
기본 통계분석을 위한 자료 요약과 공간 자료의 종류를 학습한다. |
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3. |
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공간 패턴 분석 1 |
공간 자료 변동성의 정량화를 위한 공분산 함수, 상관도, 베리오그램에 대해 학습한다. |
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4. |
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공간 패턴 분석 2 |
베리오그램 모델링의 목적과 모델링 방법을 학습한다. |
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5. |
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공간 패턴 분석 2 |
베리오그램 모델링의 목적과 모델링 방법을 학습한다. |
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6. |
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공간 예측 1 |
공간 예측을 위한 크리깅의 기본 개념과 단순 크리깅 시스템을 학습한다. |
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7. |
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공간 예측 2 |
공간 예측을 위한 정규 크리깅 시스템을 학습한다. 크리깅 결과의 공간 패턴과 크리깅 결과의 검증 방법을 학습한다. |
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8. |
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공간 예측 2 |
공간 예측을 위한 정규 크리깅 시스템을 학습한다. 크리깅 결과의 공간 패턴과 크리깅 결과의 검증 방법을 학습한다. |
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9. |
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공간 예측 3 |
S-GeMS와 ArcGIS를 이용한 크리깅 실습 |
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10. |
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공간 예측 4 |
불확실성 모델링을 위한 지시자 크리깅의 원리를 학습한다. |
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11. |
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데이터 마이닝 & 기계학습 1 |
데이터 과학, 데이터 마이닝의 기본 개념을 소개하고, 회귀분석의 기본 이론과 활용 사례를 학습한다. |
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12. |
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데이터 마이닝 & 기계학습 2 |
특징 추출의 기본 개념과 주성분 분석의 원리 및 적용 예시를 학습한다. |
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13. |
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데이터 마이닝 & 기계학습 3 |
분류의 개념, 방법론을 학습한다 |
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14. |
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데이터 마이닝 & 기계학습 4 |
WEKA 프로그램을 이용한 기계학습 적용 실습 |
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15. |
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데이터 마이닝 & 기계학습 4 |
WEKA 프로그램을 이용한 기계학습 적용 실습 |
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