• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.1-12
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• 2000

We explore the structure and usefulness of CERES plot as a basic tool for dealing with curvature as a function of the new predictor in nonlinear regression. If a predictor has a nonlinear effect and there are nonlinear relationships among the predictors the partial residual plot and augmented partial residual plot are not able to display the correct functional form of the predictor. Unlike these plots the CERES plot can show the correct from. In situations where nonlinearity exists in two predictors we extend the idea of CERES plot to three dimensions, This is illustrated by simulated data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권3호
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• pp.575-582
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• 2004

We explore the structure and usefulness of CERES plot as a basic tool for dealing with curvature as a function of the new predictor in generalized linear models. If a predictor has a nonlinear effect and there are nonlinear relationships among the predictors, the partial residual plot and augmented partial residual plot are not able to display the correct functional form of the predictor. Unlike these plots, the CERES plot can show the correct form. This is illustrated by simulated data.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.282-290
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• 2013

대기와 지표면을 구성하고 있는 토양 및 식생은 생물리학적/생지화학적인 과정을 통해 서로 상호작용을 한다. 이러한 과정을 모의하기 위해 지표모델과 작물 생육모델이 사용되고 있다. 지표모델인 Noah MP 모델과 작물생육모델인 CERES-Rice 모델을 비교하기 위해 해남 플럭스 관측소 인근 지역에서 작물의 생육과 증발산량을 모의하였다. 플럭스 관측자료가 수집된 2003년부터 2012년까지 해남 플럭스 관측소의 주요 식생인 벼를 대상으로 생육과 증발산량을 모의되었다. Noah MP 모델은 단순한 식생 모의 과정으로 인해 개화기를 전후로 하는 벼의 LAI 변화양상을 정확하게 반영하지 못하였다. 벼의 생체중 예측에 있어서도 실제 관측될 수 있는 생체중보다 대략 10분의 1 수준에 해당하는 생체중이 모의되었다. 증발산량 모의의 경우에도, CERES-Rice 모델의 모의값보다 약 21%에 해당하는 증발산량을 모의하였다. 반면, CERES-Rice 모델의 경우 LAI의 변화와 생체중 모의 값은 실제의 벼 생육 양상과 유사할 것으로 추정되었다. 또한, 증발산량의 경우에도 해남 플럭스 관측소에서 측정된 값과 비교하였을 때 Noah-MP모델의 모의값이 CERES-Rice 모델의 모의값에 비해 RMSE 값이 1.8배 높았다. Noah MP 모델이 보이는 높은 오차값들은 Noah MP모델이 논의 지표상태를 적절히 반영하지 못하였기 때문으로 사료되었고, 특히 과소추정된 생체중을 보정하여 증발산량을 예측할 경우 오차를 30%까지 줄일 수 있을 것으로 보인다. 따라서, Noah MP 모델에 논에서의 지표 특성을 반영할 수 있다면 보다 정확한 물질순환과 에너지 교환을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.93-100
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• 2003

It is necessary to check the curvature of selected covariates in regression diagnostics. There are various graphical methods using residual plots based on least squares fitting. The sensitivity of LS fitting to outliers can distort their residuals, making the identification of the unknown function difficult to impossible. In this paper, we compare combining conditional expectation and residual plots(CERES Plots) between least square fit and robust fits using Huber M-estimator. Robust CERES will be far less distorted than their LS counterparts in the presence of outliers and hence, will be more useful in identifying the unknown function.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.169-176
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• 2008

일반화선형모형 에서 추가되는 설명 변수의 비선형성의 존재와 형태를 파악하는데 사용되는 3차원 CBRBS그림의 구조와 유용성에 대해 알아본다. CBRBS그림은 설명변수들 사이에 비선형의 관계가 존재하는 경우 편잔차그림으로는 알아낼 수 없는 비선형성에 대한 탐지가 가능하다. 이를 생성된 자료를 이용하여 확인해 본다.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권6호
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• pp.509-519
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• 2017

Crop simulation models are valuable tools for estimating crop yield, environmental factors and management practices. The objective of this study was to evaluate the effect of soil types on barley productivity using CERES (Crop Environment REsource Synthesis)-barley, cropping system model. So the behavior of the model under various soil types and climatic conditions was evaluated. The results of the sensitivity analysis in temperature, $CO_2$, and precipitation showed that soil types had a direct impact on the simulated yield of CERES-barley model. We found that barley yield in clay soils would be more sensitive to precipitation and $CO_2$ in comparison with temperature. And the model showed limited accuracy in simulating water and nitrogen stress index for soil types. In general, the barley grown on clay soils were less sensitive to water stress than those grown on sandy soils. Especially it was found that the CERES model underestimated the effect of water stress in high precipitation which led to overprediction of crop yield in clay soils. In order to solve these problems and successfully forecast grain yield, further studies on the modification of the water stress response of crops should be considered prior to use of the CERES-barley model for yield forecasting.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.201-220
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• 2016

본 연구에서는 대기 상단에서 반사된 복사와 지표면에서 흡수된 복사에너지가 서로 선형 관계임을 보인 기존의 알고리즘을 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 관측 자료에 적용시킬 수 있도록 개선하여 하향 및 순 태양 복사에너지를 산출하였다. 비교 검증을 수행하기 위해 Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) 센서와 강릉원주대학교(GWNU), 미국의 Atmospheric Radiation Measurement (ARM) 관측소의 지상 일사계 자료를 사용하였다. 지구 에너지 수지와 관련하여 지표면에서의 복사에너지를 비교하기에 앞서 알고리즘을 통한 산출 결과와 CERES 자료의 대기 상단 복사에너지를 비교한 결과, 결정계수가 0.9이상을 보여 상당히 유사함을 보였지만 Root-Mean-Square-Deviation (RMSD) 값이 다소 차이가 있는 것으로 나타났고 하향과 순 태양 복사에너지도 비슷한 결과를 얻었다. 강릉원주대학교 자료와 비교한 결과, 본 연구의 알고리즘을 통해 산출된 결과가 CERES 자료보다 작은 RMSD를 보임으로서 더 높은 정확도를 보였다. 한편, ARM 관측소의 경우 하향 태양 복사에너지의 평균적인 RMSD가 CERES 자료에 비해 다소 크게 산출되었지만 순 태양 복사에너지의 경우 비슷한 결과가 나타났으며 시 공간 해상도를 고려하였을 때 상당히 유사한 경향을 보이고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 파악된 문제점에 대한 개선을 통해 향후 지상 관측을 대신하여 위성 관측으로부터 지표면에서의 하향 및 순 태양 복사에너지 자료를 고해상도로 제공하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1998년도 춘계 학술대회지
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• pp.129-130
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• 1998

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.312-319
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• 2013

주어진 작물모형이 기후요소 중 어떤 것에 얼마만큼 반응하는지 상대적인 민감도를 모르는 상태에서 계산결과만으로 미래 전망을 내리는 것은 적절치 않을 수 있다. 본 연구에서는 미래기후전망에 근거한 국내 보리 품종의 민감도 변화 실험을 통해 기온, 강수량, 이산화탄소 농도의 변화가 작물의 생산량에 미치는 상대적인 영향을 분석하였다. 주요 보리 품종(올보리-수원, 알보리-밀양, 새쌀보리-익산, 삼도보리-진주)에 맞게 품종모수가 조정된 CERES-Barley를 RCP 8.5 시나리오의 2071-2100 기후변동범위(1981-2010 기준 기온 $-1^{\circ}C{\sim}+8^{\circ}C$, 강수량 -50% ~ +50%, $CO_2$ 농도 330ppm ~ 900ppm)에 근거한 99개 처리조합에 의해 구동하였다. 이들 처리조합에 의해 생성된 11,880개 종실수량 계산결과를 토대로 각 기후요소의 변화에 따른 종실수량의 민감도를 분석한 결과 이산화탄소농도 변화에 가장 민감한 반응을 보인 반면 강수량 변동에 대한 반응이 가장 무디었고, 온도변화에 대해서는 기준온도대비 상승, 하강 모두 감소하는 경향이었지만 품종 별로 차이가 뚜렷하였다. CERES-Barley는 우리나라에서 농업부문 기후변화 영향평가에 널리 사용되므로 실험설계 시 이러한 모형의 민감도를 감안하여야 현실성 있는 생육모의가 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1191-1208
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• 2015

대부분의 통계분석방법은 요약통계량에 의존하지만 그래픽적 방법을 이용하면 자료의 특성을 파악하기 쉽고 통계량만으로는 알아낼 수 없는 부분까지도 접근이 가능하다. 그래프를 통한 로지스틱회귀모형의 평가 방법으로 로그-밀도비를 통한 검토, 차원 검토, 주변모형산점도, 카이잔차산점도, CERES 그림을 알아보고 모의자료들을 통해 다양한 상황에서 그래픽적 방법들 어떠한 결과를 나타내지를 비교 검토한다.