Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.11-20
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2017
시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.31-40
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2009
공간시계열모형은 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 넓이 사용되고 있는 매우 복잡한 모형이다. 본 논문은 공간시계열모형에 대한 모수 추정에 있어서 기존의 최대우도추정 방법이 가지는 컴퓨팅의 문제를 해결하기 위하여 모수에 대한 사전정보와 자료의 정보를 모두 이용하는 깁스샘플링과 같은 MCMC 방법으로 모수를 추정하고, 실제 적용사례분석으로 여러 가지 측도를 구해서 추정된 모수에 대한 수렴진단을 수행하였다.
시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.
이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다.
최근 원격탐사기법과 지리정보시스템들이 급격하게 발달하면서, 공간상의 각종 지리사상들의 시계열적인 자료들이 증가하고 있다. 일반적으로 지리학계의 관심은 특정 지리사상의 시간적인 변화(Time series analyses)와 공간상의 분포 (Spatial statistics)로 크게 대별되어 왔으며, 이 두 가지의 요인들을 종합적으로 고려하는 경우는 극히 드물다고 하겠다. (중략)
우리나라의 경우 시계열적인 토지 이용의 변화특성에 대한 경향 및 유형의 분석과 예측에 관련한 연구는 그 중요성에도 불구하고 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울시 강남구의 구축한 시계열 데이터를 바탕으로 가로체계와 토지이용 자료를 사용하여 강남구 공간구조의 시계열 공간구조변화의 패턴분석을 목적으로 한다. 또한 토지이용 변화과정을 함께 비교분석한다. 강남구는 70년대 초부터 개발로 인해 많이 변화해온 지역이다. 이를 고려하여 60,70,80,90년의 시계열별 공간구문론을 도입하여 축선도(Axial map)를 통해 정량적 분석을 한다. 향후 도로의 접근성 측면에서의 토지이용변화 예측모델 방법론과 연계가 이루어진다면 공간변화를 효과적으로 추정할 수 있을 것이라 기대한다.
시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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