• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.25-30
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• 2005

경제정책과 관련하여 경제시계열을 작성하는 중요한 목적중 하나는 순환변동을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 것이다. 그런데 월별 또는 분기별로 작성되는 경제시계열은 계절변동 및 불규칙변동으로 인해 순환변동 등 기조적 변화를 잘못 파악하기 쉽다. 경제시계열의 기조적 변화를 파악하기 위해서는 원래의 경제시계열에서 계절변동, 불규칙변동을 분해 후 제거해서 분석해야 한다. 이 논문에서는 웨이블렛(wavelet)을 이용하여 시계열을 분해하고 이를 통해 경제시계열의 순환변동 등을 구하고 분해 요소들을 따로 예측한 후 결합된 예측을 시도한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.885-893
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• 2015

It is important to improve the forecasting accuracy of one-year-ahead seasonal factors in order to produce seasonally adjusted series of the following year. In this paper, seasonal factors of 8 monthly Korean economic time series are examined and forecast based on the functional principal component regression. One-year-ahead forecasts of seasonal factors from the functional principal component regression are compared with other forecasting methods based on mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). Forecasting seasonal factors via the functional principal component regression performs better than other comparable methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.6
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• pp.997-1021
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• 2010

This paper compares the two most widely used seasonal adjustment methods: the X-12-ARIMA and TRAMO-SEATS procedures. The basic features of these methods are discussed and compared in both their theoretical and empirical aspects. In doing so, the X-13A-S program is used to reevaluate their applicability to Korean macroeconomic data by considering possible structural breaks in the series. The finding is that both methods provide very reliable and stable estimates of seasonal factors and seasonally adjusted data. As for the empirical comparisons, TRAMO-SEATS appears to outperform X-12-ARIMA, although the results are somewhat mixed depending on the comparison criteria used and on the series under analysis. In particular, the performance of TRAMO-SEATS turns out to compare more favorably when seasonal adjustment is carried out to each sub-samples (by taking possible structural breaks into account) than when the whole sample period is used. The result suggests that as the model-based TRAMO-SEATS has a considerable theoretical appeal, some features of TRAMO-SEATS should further be incorporated into X-12-ARIMA until a standard and integrated procedure is reached by combining the theoretical coherence of TRAMO-SEATS and the empirical usefulness of X-12-ARIMA.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.171-191
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• 1999

시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.133-144
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• 2016

This paper proposes a parsimonious periodic autoregressive (PAR) model. The proposed model performance is evaluated through an analysis of Korean unemployment rate series that is compared with existing models. We exploit some common features among each seasonality and confirm it by LR test for the parsimonious PAR model in order to impose a parsimonious structure on the PAR model. We observe that the PAR model tends to be superior to existing seasonal time series models in mid- and long-term forecasts. The proposed parsimonious model significantly improves forecasting performance.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.46 no.1
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• pp.20-35
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• 2011

This study suggested the systematic steps for quality control, construction of the climatological reference series and homogeneity test and adjustment of temperature series in the Republic of Korea. It also attempted to evaluate more accurate magnitude of change using adjusted temperature data. All erroneous values produced by quality control were detected by internal inconsistency check. The method selected for homogeneity test in this study well defined fairly correct signals of station relocations. Therefore, this method might be regarded as the appropriate one to test homogeneity of temperature series of the Republic of Korea. The increase of temperature of the Republic of Korea after the adjustment were bigger than before the adjustment of annual and seasonal mean temperature. Adjusted temperature data produced by these steps will enable to evaluate more accurate characteristics and magnitude of climate change.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.419-430
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• 2014

An accurate prediction of electricity supply and demand is important for daily life, industrial activities, and national management. In this paper electricity sales is predicted by time series modelling. Real data analysis shows the transfer function model with cooling and heating days as an input time series and a pulse function as an intervention variable outperforms other time series models for the root mean square error and the mean absolute percentage error.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.10
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• pp.809-824
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• 2009

Hydrological system forecasting, which is the short term runoff historical data during the limited period in dam site, is a conditional precedent of hydrological persistence by stochastic analysis. We have forecasted the monthly hydrological system from Andong dam basin data that is the rainfall, evaporation, and runoff, using the seasonal ARIMA (autoregressive integrated moving average) model. Also we have conducted long term runoff simulations through the forecasted results of TANK model and ARIMA+TANK model. The results of analysis have been concurred to the observation data, and it has been considered for application to possibility on the stochastic model for dam inflow forecasting. Thus, the method presented in this study suggests a help to water resource mid- and long-term strategy establishment to application for runoff simulations through the forecasting variables of hydrological time series on the relatively short holding runoff data in an object basins.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.463-463
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• 2018

우리나라의 공공용수역에서는 오염배출규제 및 하수도 정비에 의한 점오염원 부하량의 삭감에 의해 수질개선이 진행되어 왔다. 그러나, 비점오염원부하는 상대적으로 증가하는 경향에 있음에도 불구하고 그것을 실증하기 위한 강우시의 오염부하유출의 관측은 충분히 실시되지 않고 있다. 본 연구에서는 영주댐 유입하천을 대상으로 강우시 유입 오염부하량 파악 및 수질변동모의 예측을 위한 기초자료 획득을 위한 강우시 유입부하량 특성 및 수질영향이 분석되었다. 영주댐의 조사지점은 석표교, 멀내교의 총 2개 지점으로 본류인 내성천, 지류인 토일천에 각각 1곳씩 선정하였다. 유입수 샘플링은 자동모니터링 장치를 설치하여 채수하였고, 유랑조사는 교각에 설치된 자동수위측정기를 이용하여 측정하였다. 조사기간은 누적 강우량 133mm가 내린 2017년 7월 2일부터 5일간 실시하였다. 수질 시료 분석결과, 비강우시대비 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 토일천에서 채수된 시료의 경우 T-P는 비강우시 유입농도보다 최대 60배 높고, T-N은 비강우시에 비해 약 2.3배 높은 것으로 분석되었다. 강우유출 발생 시의 수질은 비강우시의 수질보다 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하였다. 비 강우시 유입되는 영양염류농도에 비해 강우시에는 강우강도에 비례하여 높은 농도의 인과 질소성분이 유입되고 있었고, 댐 저수량의 많은 부분이 강우시의 유입수량으로 채워지는 점을 고려할 때, 강우시 유입 수질이 댐 저수지 수질변화에 큰 영향을 주고 있을 것으로 판단된다. 영주댐 유역의 강우유출 특성은 강우유출이 시작 된 후, 수 시간 이내에 오염물질 농도가 급격히 증가하였고 유량의 증감속도와 유출량은 비례하였다. COD, 질소 계열 및 인 계열 물질의 유량과 비례한 증감을 확인하였다. 이를 통해 강우시 질소와 인의 유출이 강우량과 영향이 있음을 알 수 있었으나, 계절적인 유출 특성의 유무를 무시 할 수 없기 때문에 이에 대한 보다 상세한 조사 및 검토가 필요할 것으로 사료된다.