• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.207-215
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• 2016

In this study, it is analyzed how large scale climate variation has an effect on climate systems over Korea using correlation analysis between climate indices and Intrinsic Mode Functions (IMFs) of precipitation and temperature. For this purpose, the estimated IMFs of precipitation and temperature from the accompanying paper were used. Furthermore, cross correlation coefficients and lag time between climate indices and IMFs were calculated considering periodicities and tendencies. As results, more accurate correlation coefficients were obtained compared with those between climate indices and raw precipitation and temperature data. We found that the Korean climate is closely related with climate variations of $El-Ni{\tilde{n}}o$ in terms of periodicity and its tendency is followed with increasing sea surface temperature due to climate change.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.71.1-71.1
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• 2011

한일상관센터(Korea-Japan Correlation Center, KJCC)는 한국천문연구원이 일본국립천문대와 공동으로 2006년부터 개발한 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 설치를 2010년 완료하였으며, 2010년 5월 13일에 개소하였다. 한일상관센터에 설치된 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network), 그리고 중국의 Chinese VLBI Network(CVN)을 연결하여 관측한 동아시아 지역의 VLBI 관측데이터의 상관처리를 2011년 하반기부터 정상적으로 수행할 예정이다. 한일상관센터의 정상운영을 위해 각 하드웨어 시스템들의 시험운영을 진행하고 있으며, KVN과 VERA로 관측한 VLBI 관측데이터의 상관처리를 진행하고 있다. 특히 상관분석 소프트웨어 부분에서 상관처리 결과를 과학적 목적으로 분석할 수 있는 상관후처리 소프트웨어 개발을 한일공동으로 진행하고 있으며, 현재 소프트웨어 디버깅 작업을 진행하고 있다. 본 발표에서는 한일상관센터의 전체적인 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 상관결과 분석방법, 운영방법 등의 내용을 중심으로 기술한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.79-84
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• 2021

A feature extraction method capable of reflecting features well while mainaining the properties of data is required in order to process high-dimensional data. The principal component analysis method that converts high-level data into low-dimensional data and express high-dimensional data with fewer variables than the original data is a representative method for feature extraction of data. In this study, we propose a principal component analysis method based on adaptive correlation when selecting principal component variables in principal component analysis for data feature extraction when the data is high-dimensional. The proposed method analyzes the principal components of the data by adaptively reflecting the correlation based on the correlation between the input data. I want to exclude them from the candidate list. It is intended to analyze the principal component hierarchy by the eigen-vector coefficient value, to prevent the selection of the principal component with a low hierarchy, and to minimize the occurrence of data duplication inducing data bias through correlation analysis. Through this, we propose a method of selecting a well-presented principal component variable that represents the characteristics of actual data by reducing the influence of data bias when selecting the principal component variable.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.248-248
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• 2016

본 연구에서는 동아시아 가뭄에 대한 발생원인과 예측가능성을 진단하기 위하여 대기순환패턴과의 상관성 분석을 실시하였으며, 원격상관 패턴에 의한 동아시아 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. 또한 통계적 기법인 EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition) 분석을 적용하여 원격상관패턴과 동아시아 가뭄의 예측가능성을 검토하였다. 본 연구는 동아시아 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통하여 현실적인 적응전략 수립에 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1991-1995
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• 2010

도시화로 인한 토지 피복 상태의 변화로 인한 불투수면적의 증가와 강우강도가 증가함에 따라 지하수로 침투하지 못하고, 바다로 유출되는 강우량이 점차 증가하고 있다. 또한, 인구의 증가와 산업발달에 따른 무분별한 지하수의 사용은 심각한 지하수위의 하강으로 이어지고 있다. 지하수위와 강우량간의 상관관계를 분석하여 지하수의 체계적인 관리 및 운용을 하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 경상도 지역의 지하수위 관측소와 강우 관측소간의 거리가 10km 이내인 지점을 선정하여, 관측 자료와 분석결과를 토대로 13개 지점을 선정하였다. 침투현상이 침루과정을 거쳐 지하수에 유입되는 과정을 고려하면 강우가 발생한 시점보다 시간이 경과 한 후에 이 지점의 하루에 내린 강우량이 이틀에 걸쳐 지하수위에 영향을 준다고 가정하였고, 1일째의 강우를 실제 강우량의 최대 100%에서 50%까지로 설정하고 2일째에 나머지 강우가 내렸다고 가정하여 각각의 강우이동평균값과 지하수위간의 상관관계를 분석하였다. 또한, 한계침투량을 고려하여 강우이동평균값과 지하수위간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 한계침투량 고려시 상관계수가 0.5 이상인 지점들 중 약 70%가 강우량을 강우사상이 발생한 당일과 명일로 나누었을 때, 상관계수가 높게 나타났다. 그러므로 기존 강우와 지하수위 관측자료만 이용하여 강우이동평균과 지하수위의 상관관계를 분석하는 것 보다 침투율을 고려한 강우이동평균과 지하수위의 상관관계 분석으로 인해 지하수의 체계적인 관리와 분석이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.5-15
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• 1997

공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.3
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• pp.142-150
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• 2000

The Purpose of this study is to suggest usefulness of correlation analysis about categorical multivariate data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.

• The korean journal of orthodontics
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• v.2 no.1
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• pp.7-14
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• 1971

저자는 한국인 정상교합에 있어서 상하악 전치의 위치가 ANB각과 어떠한 상관관계가 있는지 그리고 전치의 위치가 돌출도와 경사도와 상관관계가 있는 지를 조사 연구하기 위하여 $20\~24$세 연령의 남자 54명, 여자 56명 합계 110명의 한국인 정상교합의 측모두부 X-선사진을 사용 분석했다. 이의 통계분석은 Computer 과정을 거쳤으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 상하악 전치 경사는 ANB각과 밀접한 상관관계가 있고, 상악전치의 위치는 ANB각에 (-)상관관계 하악전치의 위치는 ANB각에 (+) 상관관계가 있으며 이는Steiner 분석법의 acceptable compromise에서 보여준 것과 유사한 경향을 나타냈다. 2. 상악전치 경사는 상악돌출도와 (-) 상관관계가 있다. 3. 1-NA각은 상악경사도와 상호독립적이다. 4. 1-NA각은 하악돌출도와 하악경사도와 의의있는 상관관계를 나타냈다. 5. 1-NA거리와 상악경사도와의 상관관계는 여성군에서만 의의있는 것으로 나타났다. 6. 하악전치치축경사는 하악돌출도와 하악경사도와는 남성군에서만 상관관계가 있고 여성군에서는 의의가 없는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.122-123
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• 2006

본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.21-21
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• 2015

가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.