ㅁ 처리 기술

ㅇ 정의:

시간 축에서 누락된 데이터 포인트를 주변 시점의 데이터를 활용하여 추정·보완하는 기법으로, 특히 기상 데이터와 같이 연속성이 중요한 시계열 데이터에서 사용됨.

ㅇ 특징:

– 선형 보간, 스플라인 보간, 다항식 보간 등 다양한 방식 존재
– 데이터의 시간 간격이 일정하다는 가정이 일반적
– 실제 관측값이 아닌 추정치이므로 오차가 발생할 수 있음
– 기상 데이터의 경우 계절성, 주기성을 고려해야 함

ㅇ 적합한 경우:

– 기상 관측 장비 오류나 통신 장애로 일부 시점 데이터가 누락된 경우
– 분석이나 예측 모델 입력에 결측값이 허용되지 않는 경우
– 비교적 짧은 시간 간격에서 결측이 발생해 주변 데이터로 충분히 추정 가능한 경우

ㅇ 시험 함정:

– 보간은 결측값을 ‘실제 관측값’으로 대체하는 것이 아니라 ‘추정값’임
– 장기 결측 구간에는 보간 적용 시 오차가 커질 수 있음
– 계절성·추세를 무시한 단순 보간은 부정확한 예측을 초래할 수 있음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:

O: “기상 보간은 시계열 데이터의 결측 구간을 주변 시점 데이터로 추정하여 채우는 기법이다.”
O: “기상 보간 시 계절성과 주기성을 고려하면 정확도를 높일 수 있다.”
X: “기상 보간은 결측값을 실제 관측값으로 복원하는 과정이다.”
X: “기상 보간은 장기 결측 구간에서도 항상 정확한 값을 제공한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

기상 보간 기법 비교 학습 정리

1. 선형 보간
– 특징: 두 점을 직선으로 연결하여 중간 값을 추정하는 방식
– 장점: 계산이 간단하고 속도가 빠름
– 단점: 데이터 변화가 급격한 구간에서는 부정확
– 적용 시 주의점: 기상 데이터의 급격한 변화(태풍, 돌풍 등) 구간에는 적합하지 않음

2. 스플라인 보간
– 특징: 구간별 다항식을 사용하여 연속성과 매끄러움 확보
– 장점: 곡선 형태로 자연스러운 연결 가능
– 단점: 데이터에 과도하게 맞춰져 과적합 위험 존재
– 적용 시 주의점: 데이터 변동 패턴을 충분히 이해하고 과적합 방지 필요

3. 시계열 모델 기반 보간
– 예시: ARIMA, Prophet
– 특징: 시간 흐름에 따른 패턴, 계절성, 주기성 등을 반영하여 예측
– 장점: 일교차, 계절 변화 등 기상 특성을 고려 가능
– 단점: 모델 구축과 학습에 시간과 데이터가 많이 필요
– 적용 시 주의점: 모델의 가정과 데이터 특성이 맞는지 확인 필요

4. 단순 보간 vs 모델 기반 보간
– 단순 보간: 주어진 데이터 점 사이의 값을 수학적으로 계산
– 모델 기반 보간: 데이터 패턴을 학습한 모델로 결측값을 예측
– 차이점: 단순 보간은 국소적 정보만 활용, 모델 기반은 전체 패턴과 추세 반영

5. 보간과 보정의 구분
– 보간: 결측값을 추정하여 채우는 과정
– 보정: 데이터의 왜곡, 편차를 줄이거나 품질을 향상시키는 과정(정규화, 필터링 등 포함)
– 주의점: 시험에서 두 개념을 혼동하도록 문제를 낼 수 있으므로 정의와 목적을 명확히 구분해야 함