연구동향 분석
박사

붓스트랩과 몬테카를로 기법을 이용한 CO₂배출량 및 불확도 산정 연구 = A Study on Estimation of CO₂ Emission and Uncertainty using Bootstrap and Monte Carlo Techniques

박웅원 2015년

논문상세정보
인용/피인용
' 붓스트랩과 몬테카를로 기법을 이용한 CO₂배출량 및 불확도 산정 연구 = A Study on Estimation of CO₂ Emission and Uncertainty using Bootstrap and Monte Carlo Techniques' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • co₂배출량
  • 몬테카를로
  • 불확도
  • 붓스트랩
  • 연비
  • 주행거리
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
139 0

0.0%

' 붓스트랩과 몬테카를로 기법을 이용한 CO₂배출량 및 불확도 산정 연구 = A Study on Estimation of CO₂ Emission and Uncertainty using Bootstrap and Monte Carlo Techniques' 의 참고문헌

  • 온실가스종합정보센터
    국가 온실가스 통계 산정 보고 검증 지침 [2014]
  • 교통안전공단
    2013년도 교통물류부문 온실가스 배출량 조사 [2013]
  • “주행거리를 이용한 연료소비량 산정방법: 몬테카를로 기법 중심으로”
    박천건 소진영 이영섭 한국데이터정보과학회지, 23(2), pp. 247-256 [2012]
  • “잭나이프 및 붓스트랩 방법을 이용한 임상자료의 회귀계수 타당성 확인”
    손기철 신임희 한국데이터정보과학회지, 23(4), pp. 643-648 [2012]
  • “온실가스 배출계수 불확도 평가 연구: 시멘트산업을 중심으로”
    황수림 석사학위논문, 세종대학교 [2010]
  • “서일환 농업분야 온실가스 배출량 산정의 불확도 추정및 평가”
    배승종 배연정 농촌계획, 19(4), pp. 125-135 [2013]
  • “매립지 온실가스 배출량의 민감도 및 불확도 평가”
    김동식 김현선 김호 이승묵(Seung Muk Yi) 대한환경공학회지, 30(3), pp. 257-262 [2008]
  • “국가온실가스배출통계 불확도 산출 방법론 기초연구”
    김경미 박윤영 통계청 [2010]
  • “국가온실가스 통계목록 작성을위한 IPCC 가이드라인에서의 불확실성 추정”
    김철한 김홍배 김후곤 정기호 차명수 대한산업공학회, 한국경영과학회춘계공동학술대회 [2008]
  • “국가 온실가스 배출통계 활동자료 불확도 산정방안 연구: 개념및 통계적 방법을 활용한 산정방법을 중심으로”
    김경미 통계청 [2011]
  • “교통부문의 온실가스 배출량 산정 방법 개선연구”
    김태호 손혁준 이수일 주용진 교통 기술과 정책, 7(5), pp. 69-79 [2010]
  • Winiwarter, W. and Rypdal, K. (2001). “Assessingthe uncertainty associatedwith national greenhouse gas emission inventories: a case study for Austria”Atmospheric Environment, 35, pp. 5425-5440.
  • Silverman, B. W. (1986). “Density estimation for statistics and data analysis”Chapman and Hall/CRC, London.
  • Severiano, A., Carrico, J. A., Robinson, D. A., Ramirez, M. and Pinto, F. R.(2011). “Evaluation of Jackknife and Bootstrap for Defining ConfidenceIntervals for Pairwise Agreement Measures” PLoS One, 6(5).
  • Ramirez, A. and Keizer, C. (2008). “Monte Carlo analysis of uncertainties inthe Netherlands greenhouse gas emission inventory for 1990-2004”Atmospheric Environment, 42, pp. 8263-8272.
  • Monni, S. and Syri, S. (2004). “Uncertainties in the Finnish greenhouse gasemission inventory” Environmental Science & Policy, 7, pp. 87-98.
  • Martinez, W. L. and Martinez, A. L. (2002). “Computational statisticshandbook with MATLAB” Chapman & Hall/CRC, New York.
  • IPCC (2006). “2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse GasInventories Volume 1. General Guidance and Reporting”.
  • Higgins, J. J. (2004). “Introduction to Modern Nonparametric Statistics”Cengage Learning.
  • Hastings, A. and Wattenbach, M. (2010). “Uncertaintypropagation in soilgreenhouse gas emission models: An experiment using the DNDC modeland at the Oensingen cropland site, Agriculture” Ecosystems andEnvironment, 136, pp. 97-110.
  • Efron, B. and Tibshirani, R. J. (1993). "An introduction to the bootstrap"New York: Chapman & Hall.
  • Efron, B. and Gong, G. (1983). “A Leisurely Look at the Bootstrap, theJackknife, and Cross-Validation” The American Statistician, 37(1), pp. 36-48.
  • Efron, B. (1979). “Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife” TheAnnals of statistics, 7(1), pp. 1-26.
  • Diaconis, P. and Efron, B. (1983). “Computer-intensive methods in statistics”Scientific American, May, pp. 116-130.