• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.197-205
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• 2016

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.159-174
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• 2015

최근에 Dragomiretskiy와 Zosso (2014)는 경험적모드분해의 단점을 보완하여 새로운 신호 분해방법인 변동모드분해법(Variational Mode Decomposition)을 고안하였다. 기본적으로 변동모드분해법은 경험적모드분해법에 비하여 주파수 탐색 및 분리(tone detection and tone separation)에 탁월한 성능을 보인다. 또한 고속퓨리에변환을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 경험적모드분해법보다 잡음에 강건하다는 장점이 있다. 하지만 변동모드분해법은 결측 등으로 신호가 동일한 시간간격 혹은 공간적 간격으로 측정되지 않은 경우 제대로 동작하지 않는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 변동모드분해법에 다단계우도함수를 조합하는 새로운 방법을 제안한다. 여기에서 다단계우도함수는 변동모드분해법이 신호를 적절한 내재모드함수로 분해하기 전에 결측치를 대체하는 효율적인 방법을 제시한다. 모의실험과 실제 자료의 사례연구를 통하여 변동모드분해법이 기존의 방법보다 더 효율적으로 신호를 분해한다는 것을 보일 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2016

주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.525-537
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• 2016

본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 포용할 수 있는 경험적모드분해법(empirical mode decomposition; EMD)을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 혼합(hybrid) 모형을 연구한다. EMD에 의하여 생성되는 내재모드함수(intrinsic mode function; IMF)는 해석 및 예측의 편리성을 개선하기 위하여 누적에너지의 개념을 사용하여 그룹화하였으며, 그룹화된 IMF 및 residue의 성분들은 그 성질에 따라서 ARIMA 모형 및 지수평활법과 결합된 혼합 모형으로 예측된다. 제안된 방법은 일별 코스피 지수의 예측을 위해서 적용하였다. 다양한 형태의 혼합 모형을 사용하여 코스피 지수를 예측하였으며 전통적인 예측 방법과 비교하였다. 분석 결과, 그룹화된 성분들은 코스피 지수의 움직임을 단기적, 중기적, 장기적으로 해석하는데 편리함을 주었으며, 그룹화된 IMF 및 residue를 각각 ARIMA 모형과 지수평활법으로 조합한 혼합 모형이 우수한 예측력을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.207-215
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• 2016

본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 "경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분해 및 특성분석"의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접한 연관이 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권3호
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• pp.35-43
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• 2001

반사형(혹은 역방향) 결합선로에서 원하는 결합도를 가질 수 있도록 모드 특성임피던스를 합성하는 방법을 새로이 제안하였다. 결합도를 나타내는 일차 비선형 미분방정식의 해 혹은 Riccati 해가 갖는 반복되는 lobe들의 최소점, 즉 null점들을 최적 섭동시키므로서 최적 합성이 이루어진다. 이 과정을 위해 일차원 배열 안테나의 공간인자 패턴 제어를 통한 일차원 비선형 소스 분포함수 합성법을 근간으로 하였으며, 기존의 우함수형 분포함수 합성을 기함수형까지 확장 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 그 결과로서 도출된 모드 특성임피던스들은 연속적이고 비선형적인 프로필을 가지게 된다. 합성된 우함수형 및 기함수형 분포함수에 대응되는, 비대칭형 및 대칭형 결합기들을 비교 분석하였으며, 기존의 설계방법에 비해 일반적이고 간단함을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.319-330
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• 2006

현실세계에서 관찰되는 시그널(signal)은 다양한 주파수(frequency)들의 시그널로 혼합되어 있는 경우가 많다. 예를 들어 태양 흑점 자료의 경우 약 11년 주기와 85년 주기로 변동한다는 사실은 널리 알려져 있다. 또한 경제 시계열 자료의 경우는 통상적으로 계절요인(seasonal component), 순환요인(cyclic component) 그리고 장기적인 추세요인(long-term trend)으로 분해하여 분석한다. 이러한 시계열 자료를 구성요소별로 분해하는 것은 오래된 주제중 하나이다. 전통적인 시계열자료 분석기법으로 스펙트럴 분석기법 등이 널리 사용되고 있으나 시계열 자료들이 비정상(nonstationary)일 경우에는 적용하기 어렵다. Huang et. al(1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라고 하는 자료적응적인(data-adaptive) 방법을 제안하였는데, 비정상성(nonstationarity)에 대한 강건성(robustness)으로 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나 Huang et. at(1998)은 잡음(error)에 의해 오염된 자료에 대한 구체적인 처리방법은 제시하지 못하고 있다. 본 논문을 통하여 효율적인 잡음제거 방법을 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.981-993
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• 2015

수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.15-26
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• 2015

본 논문에서는 경험적 모드 분해 방법을 이용하여 시각자극 출현에 따른 과제 수행 시 발생하는 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역에 대한 진폭과 위상변화를 확인하였다. 과제수행에 대한 뇌 유발전위를 구성 주파수 대역 별로 분해하기 위하여 경험적 모드 분해 방법을 적용하였고, 분해된 각 내재모드함수에 힐버트 변환을 적용하여 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 순간 진폭과 위상 변화를 확인하였다. 과제 수행 시 뇌 유발전위의 P2, N2과 P3지점에서 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 진폭이 크게 관찰되었으며, N1, P2부근에서 순간 위상의 변화가 최대가 되었다. 시각 자극 출현에 따른 응시 상태에서는 두 대역 모두 관련된 위상 변화시점이 확인되지 않았다. 대역통과필터 방법 적용 시, 경험적 모드 분해 방법에 비해 시간과 주파수 해상도가 떨어졌으며, 필터의 파라미터에 따라 위상 변화 시점의 결과에 차이가 발생하였다. 연구를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역이 시각 자극 출현에 따른 과제 수행에 대한 뇌 유발전위의 주요성분인 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 위상변화와 뇌 유발전위의 생성을 위상 변화와 연관 지어 해석하였다.