• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.2
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• pp.147-160
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• 2020

In this paper, we study an algorithm that automatically determines the orders of past observations and conditional mean values that play an important role in count time series models. Based on the orders of the ARIMA model, the algorithm constitutes the order candidates group for time series generalized linear models and selects the final model based on information criterion among the combinations of the order candidates group. To evaluate the proposed algorithm, we perform small simulations and empirical analysis according to underlying models and time series as well as compare forecasting performances with the ARIMA model. The results of the comparison confirm that the time series generalized linear model offers better performance than the ARIMA model for the count time series analysis. In addition, the empirical analysis shows better performance in mid and long term forecasting than the ARIMA model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.169-169
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• 2021

통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 k_m = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 k_m = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2968-2970
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• 2000

시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.583-592
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• 2015

Zero-inflation has recently attracted much attention in integer-valued time series. This article deals with conditional variance (volatility) modeling for the zero-inflated count time series. We incorporate zero-inflation property into integer-valued GARCH (INGARCH) via conditional Poisson and negative binomial marginals. The Cholera frequency time series is analyzed as a data application. Estimation is carried out using EM-algorithm as suggested by Zhu (2012).

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.13 no.5
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• pp.525-533
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• 2001

The wind resistant design of long-span bridges has urged a special attention to the prevention of the flutter occurrence Therefore calculation of flutter derivatives is indispensable to this prediction. A used system identification method must identify all the flutter derivatives from noisy experimental data In this paper MITD(Modified Ibrahim Tim Domain) method and AKF (Adaptive Kalman Filter) method are applied to extract flutter derivatives from section-model tests. The robustness and reliability of proposal SI methods under a high signal-to-noise ratio is demonstrated through numerical simulation for windtunnel test.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.180-180
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• 2018

가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.5_1
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• pp.725-733
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• 2020

The objectives of this study were (1) to develop a temporal mask map using MCD12Q1 data, and (2) to extract the annual variations in paddy, (3) to investigate the correlation analysis between MYD13Q1 NDVI and rice yield, and (4) to review its applicability. For these purposes, the temporal mask map was created using annual MCD12Q1 PFT data from 2002 to 2019, and compared with the fixed mask map. As a result, it found that the temporal mask map well reflected the variations of the paddy area. In addition, the correlation coefficient between NDVI and rice yield was also high significant as compared to the fixed mask map. Therefore, the temporal mask map will be useful for NDVI extraction, crop monitoring, and estimation of rice yield.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.2
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• pp.279-337
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• 1998

이 논문에서는 주가가 확률과정, 즉 확률미분방정식에 의하여 생성되는가를 검정하고 주가의 운동법칙을 규명한다. 일별종합주가지수가 양수의 완전시계열상관을 갖고 있으며, 더욱이 3년 정도의 시차까지 의미있는 시계열상관을 갖고 있음이 발견되었다. 수익률과 가격변화의 시계열상관도 존재하고 시계열은 정상성(定常性)을 갖고 있다. 마팅게일에 의하여 주가가 생성되고있지 않음이 밝혀졌다. 한국증권거래소에서 계산하고 있는 일별 종합주가지수를 포함한 41개 산업별 지수를 사용하여 자본시장의 운동법칙을 규명하기 위하여 가장 많이 이용하고 있는 세개의 확률미분방정식을 검정하였다. 각 주가지수들이 온스타인 울렌벡 브라운 운동과정과 평균회귀과정을 따르지 않고 있다는 것이 발견되었다. 그러나 주가가 편류를 갖는 일반 기하 브라운 운동과정에 의하여 생성되고 있음이 검정을 통하여 확인되었다. 평균회귀과정에 의하여 주가가 생성되지 않는다는 발견은 의외라 할 수 있다. 주가가 온스타인 울렌벡 과정을 따르지 않는다는 것은 주가가 제 1계 정상적 자기회귀과정이 아니라는 것을 의미한다. 일별종합주가지수는 제 4계 자기회귀과정에 의하여 생성된다. 가격변화와 수익률의 생성함수는 제 4계 자기회귀과정이다. 종합주가지수의 제 1계 시계열상관계수는 1이다. 상당히 큰 시차를 갖을 때까지 시계열상관이 대략적으로 1을 유지하고 있다. 따라서 지수가 마팅게일을 따르고 있지 않다. 이 점은 가격변화와 수익률에 있어서도 유사하다. 가격변화, 수익률, 대수수익률의 제 1계 시계열상관이 0.1로 유의적이다. 따라서 수익도 마팅게일 과정을 따르고 있지 않다. 증권가격은 세 번에 걸쳐 구조의 번화가 발생하였다. 구조의 변화가 발생할 때마다 평균가격이 상승하였다. 이와 같은 현상은 장기적 기대가격이 미지일 가능성이 배제되지 않는다. 단기적 기대 주가가 알려진 반면 장기적 기대 주가가 미지라면 평균회귀과정은 장기적 기대주가로 회귀하고 있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.824-828
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• 2006

SWAT-MODFLOW 모형은 물리적 기반의 준 분포형 모형인 SWAT모형의 지하수 모듈을 분포형 모형인 MODFLOW로 대체하여 하천과 대수층간의 수위차이에 따른 물교환량으로 지하수 유출량을 결정하는 완전 연동형 지표수-지하수 통합모형이다. 이 모형을 구동하기 위해서는 유역자료, 기상자료, 하천특성자료, 토지 이용자료, 토양자료, 작물자료, 지하수자료 등 다양한 입력 자료를 필요로 한다. 이러한 입력 자료의 변동양상에 따라 모형의 결과가 크게 다르게 나타나므로 모형의 입력 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 지하수유출해석을 담당하는 MODFLOW 모형의 수리지질학적 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 검토하였다. SWAT-MODFLOW 모형을 경안천 유역에 적용하여 투수계수, 저류계수, 하상수리전도도 등의 주요 수리지질학적 매개변수가 지하수 유출현상에 미치는 증감과 변화율 등을 정량적으로 분석하였다. 유역출구점에서의 연평균 지하수유출량의 변화, 하천과 대수층의 상호작용에 따른 지하수 유출량 시계열의 변화 등을 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.265-265
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• 2016

호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.