국내 1위 인터넷포털 사업자인 네이버는 사용자가 지정하는 키워드가 특정 기간 동안에 네이버에서 얼마나 자주 검색되었는지에 관한 피검색빈도자료를 제공한다. 본 연구는 네이버의 피검색빈도자료를 활용하여 기업명의 피검색빈도와 그 기업의 미래 주식수익률과의 관계에 대해 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 기업명의 피검색빈도는 극단적 수익률 및 거래회전율과 같은 기존의 투자자 관심(investor attention)변수와 중복되지 않는 새로운 투자자 관심변수이다. 둘째, 금주의 피검색빈도가 높은 기업일수록 그 다음 주의 주간수익률이 높다. 셋째, 피검색빈도가 높은 기업은 이후에도 수익률 반전현상이 관찰되지 않으므로, 피검색빈도는 해당 기업에 대한 본질적 정보를 포함하는 것으로 볼 수 있다. 넷째, 피검색빈도가 주식수익률에 미치는 영향은 시장 수준의 투자자 관심사건(market-wide attention grabbing events)이 발생한 이후 더욱 강하게 나타난다.
본 연구에서는 독립 호우사상을 이용하여 이변량 빈도해석 및 유출해석을 수행하고, 이로부터 산정된 설계홍수량을 기존 단변량 빈도해석 결과와 비교하였다. 추가로 빈도해석 결과를 유출모형에 적용하기 위한 강우의 시간분포 모형으로 교호블록 방법 및 Huff 방법을 이용하여 그 특성이 비교될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 고려한 빈도해석 결과로부터 산정된 설계홍수량을 비교하기 위해 Clark 모형을 유출모형으로 이용하였으며, 유효우량을 산정하기 위한 방법으로 SCS 방법을 동일하게 적용하였다. 이러한 특성은 유역 크기가 다른 세 유역(중랑천, 청계천, 우이천)에 적용한 결과로부터 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연 최대치 독립 호우사상에 대한 이변량 빈도해석 결과, 지속기간이 짧은 경우에는 단변량 빈도해석 결과와의 차이가 매우 크나 지속기간이 길어짊에 따라서 그 차이가 현저히 줄어드는 것으로 나타났다. 아울러 지속기간이 짧은 경우, 단변량 빈도해석 결과가 이변량 빈도해석 결과보다 더욱 크게 나타났으나 특정 지속기간 이상부터는 그 결과가 역전되어 나타났다. 둘째, 강우 시간분포 모형으로 교호블록 방법을 적용하는 경우가 Huff 방법을 적용한 경우보다 더욱 큰 첨두유출량을 발생시키는 것으로 나타났다. 아울러 교호블록 방법을 적용하는 경우에는 강우 지속기간의 증가에 따라서 첨두 유출량이 점차 증가하는 것으로 나타났으나, 강우 지속기간이 대략 24시간 정도 되었을 때 그 값이 거의 수렴하는 것으로 나타났다. 셋째, 중랑천 유역에 대해 Huff 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 결과에서는 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더욱 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다. 반면에 청계천 및 우이천 유역의 경우에는 이변량 설계 강우를 적용한 경우보다 단변량 설계강우를 적용한 경우의 홍수량이 다소 큰 것으로 나타났다. 넷째, 교호블록 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 경우, 본 연구에서 고려한 모든 유역에 대해 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다.
최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.
최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.
일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ2, K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.
이 글의 목적은 포퍼의 초기의 확률론, 즉 $\ll$탐구의 논리$\gg$에서 제시된 상관 빈도 이론에 대해서 살펴보고 평가하는 것이다. 이를 위해서 우선 빈도 이론을 가장 체계적으로 제시한 폰 미제스의 빈도 이론에 대 해서 자세하게 논의한다. 빈도 이론에 대한 일반적인 비판은 유한한 경험적 집산이 어떻게 무한 계열인 수학적 집산으로 표상되는가와 무작위성의 공리가 어떻게 수학적으로 정식화하는가의 문제이다. 폰 미제스는 이러한 비판에 답하면서 빈도이론을 발전시켜나간다. 그러나 그의 빈도 이론에는 무작위성의 공리와 수렴성의 공리가 양립가능하지 많은 것처럼 보인다는 문제가 있다. 객관주의 확률론의 옹호자로서 포퍼는 이와 같은 문제가 해 결된 빈도 이론을 제시하고자 했다. 포퍼는 대담하게 수렴성의 공리를 완전히 포기하고 무작위성의 공리를 개선함으로써 이 문제를 해결할 수 있다고 주장한다. 그는 서수선택과 이웃선택이라는 위치선택 개념을 통해서 무 작위성의 공리를 보다 약화된 조건으로 수정하고 그 공리로부터 베르누이의 정리를 연역해 냄으로써 수렴성의 공리가 불필요함을 보인다. 결국 포퍼는 폰 미제스의 빈도이론의 치명적인 문제라고 여겨졌던 두 공리 사이의 비일관성 문제를 해결했다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 포퍼의 수정된 빈도이론은 빈도이론의 기초가 된다고 생각되는 수렴성의 공리를 포기하는 반직관적인 이론이라는 비판을 피할 길이 없어 보이고, 그런 이유 때문에 포퍼의 빈도이론은 별로 주목을 받지 못한 것이다. 보다 직관적으로 설득력 있는 빈도 이론은 무작위성의 공리를 수렴성 공리와 일관성을 갖도록 정식화하여 제시하는 이론이다.
태양주기 23의 태양흑점과 코로나질량방출(Coronal Mass Ejection, CME), 지자기폭풍과의 상호 연관성을 알아보기 위해 CME의 연도별 발생빈도 분포와 북-남 비대칭 분포, 태양흑점수와 면적의 연평균 분포와 북-남 비대칭 분포, 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포와의 상호 상관관계를 알아보았다. 1996년부터 2007년까지의 SOHO/LASCO 목록 CME의 위치정보를 이용하여 북쪽 반구에서 발생한 CME와 남쪽 반구에서 발생한 CME의 연도별 발생빈도 분포를 알아내었다. 태양흑점수와 면적을 북쪽 반구와 남쪽 반구를 구분하여 그 연평균 분포를 구하였고 지자기 교란정도를 알 수 있는 Ap지수, Dst지수, aa지수를 이용하여 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포를 구하였다. 이렇게 구한 각각의 분포간의 상호 상관관계를 구하였다. 또한 CME를 각 너비(Angular Width)와 속도(Linear Speed)에 따라 분류하여 흑점 분포, 지자기폭풍의 발생빈도 분포와 상관관계도 알아보았다. 그 결과 CME의 전체 발생빈도는 흑점수와 면적의 전체 분포와의 상관관계가 높았고 흑점수와 면적의 북-남 비대칭 분포와는 상관관계가 낮았다. CME의 북-남 비대칭 분포는 흑점의 북-남 비대칭 분포와 상관관계가 높았다. CME와 지자기폭풍 발생빈도 분포와의 상관관계를 살펴 본 결과 CME 전체나 북-남 비대칭 분포와는 상관도가 낮게 나왔다. 그러나 CME를 규모별로 나누어 그 총 발생빈도와의 상관관계를 알아 본 결과 Ap지수와 aa지수는 속도가 빠른 경우, Dst지수는 각너비나 속도별로 나눈 모든 경우에 상관도가 높게 나왔다. 흑점과 지자기폭풍 발생빈도의 경우 흑점수와 면적의 전체 분포와 지자기폭풍 사이의 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 통해 CME의 발생빈도 분포는 흑점의 분포와 연관성이 높고 이 둘의 전체 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포와의 연관성이 높은 것을 알 수 있다. 그리고 CME, 흑점의 북-남 비대칭 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포의 경우 연관성이 낮은 것을 알 수 있다.
무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.
우리나라에서 집중적으로 발생하는 봄철(2월~4월) 산불을 효율적이고 체계적으로 관리하기 위하여 19년간(1991년~2009년) 발생한 봄철(2월~4월) 산불을 1990년대와 2000년대로 나누어 연대 순기별 산불발생빈도 공간패턴을 분석한 후 산불발생빈도 변화를 비교 분석하였다. 이를 위하여 ArcGIS Ver.9.2를 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간 해상도로 IDW(Inverse Distance Weighting, 보간법)분석을 실시하였다. 분석 결과 1990년대 대비 2000년대의 산불발생빈도 변화는 대전을 포함한 충청 내륙과 전남 지역에서 큰 증가폭을 보였다. 또한 1990년대와 2000년대에는 4월 상순에 가장 높은 산불빈도를 나타냈으며, 1990년대 대비 2000년대의 지역별 산불발생빈도 변화가 한반도의 서쪽인 충청지역을 중심으로 호남지역과 인천에서 크게 증가된 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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