• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.457-471
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• 2023

월별 시계열은 일별 시계열의 월별 합이지만, 일별 시계열을 대체로 관측할 수 없어서 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 가상적으로 가정한 가변수를 포함한 RegARIMIA 모형을 이용하여 추정하고 있다. 일별 시계열을 관측할 수 있다면 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 일별 시계열을 바탕으로 추정할 수 있고 이를 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선할 수 있다. 이 논문에서는 일별 시계열의 달력변동 추정을 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선하는 방법을 제안하고, 이 방법을 적용하여 3개의 월별 시계열을 계절조정하고 기존의 X-13ARIMA-SEATS를 이용한 계절조정과 비교하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.409-418
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• 2005

자기폭풍 기간 중에는 서브스톰이 빈번히 발생한다. 그리고 서브스톰이 진행될 때 극지방에는 오로라 제트 전류가 발생하며, 이는 AU 및 AL 지수로 그 강도를 규정할 수 있다. 따라서 AU 및 AL 지수와 자기폭풍의 정도를 나타내는 Dst 지수와의 상관관계를 구해봄으로써 서브스톰이 자기폭풍의 형성에 어떻게 기여하는지 조사할 수 있다. 이를 위하여 월별 누적 AU 지수, 월별 누적 $\mid{AL}\mid$ 지수 값을 구한 뒤, 월별 누적 $\mid{Dst}\mid$ 지수와의 상관관계를 구하였다. 그 결과 월별 누적 $\mid{AL}\mid$ 지수와 월별 누적 $\mid{Dst}\mid$ 지수의 상관관계는 0.60으로 월별 누적 AU 지수와 월별 누적 $\mid{Dst}\mid$ 지수의 상관관계 0.28보다 비교적 높게 나타났다. 이는 서브스톰이 자기폭풍의 발달에 기여하고 있음을 의미한다. 한편 IMF가 남쪽을 향할 때 자기권에는 강력한 대류가 형성되어 하전입자를 내부 자기권으로 가속시키므로 자기폭풍을 야기한다는 견해가 있다. 대류를 야기하는 행성간 전기장은 $\bar{E}=-\var{V}$(태양풍 속도) $\times\bar{B}_Z$(GSM에서 IMF의 Z축 성분)으로 주어지며, 이로부터 월별 누적 행성간 전기장과 월별 누적 Dst 지수 값을 비교해 봄으로써 행성간 전기장의 강화로 인한 자기권 대류가 자기폭풍 형성에 어느 정도 기여하는지를 조사할 수 있다. 여기서 Dst 지수는 태양풍에 의한 동압을 고려한 값이며, 월별 누적 행성간 전기장은 행성간 전기장이 양일 때와 음일때를 구분한 뒤 월별 누적 Dst 지수와의 상관관계를 알아보았다. 그 결과 행성간 전기장이 음의 값을 나타낼 때 구한 월별 누적 행성간 전기장과 월별 누적 Dst 지수와의 상관관계는 0.83이고, 양일 때 월별 누적 행성간 전기장과 월별 누적 Dst 지수와의 상관관계는 0.39로 나타났다. 이것은 IMF가 남쪽으로 향할 때 발생하는 자기권 대류의 강화 역시 자기폭풍의 발달에 중요한 역할을 하고 있음을 보여 준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.396-399
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• 2004

어떤 집단에서든 그 구성원의 효율적인 관리가 무엇보다 중요하다. 이러한 효율적인 관리는 집단의 구성원이 많을수록 한 개인이 방대한 자료를 분석 및 관리하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 많은 자료를 바탕으로 퍼지 추론을 이용하여 근태 관리 시스템을 개발하였다. 먼저 퍼지입력 변수로는 출입구에 미리 설치되어 있는 지문 도어락과 관리실의 PC를 통해 사원들의 출퇴근 시간과 월별 근무시간, 월별 근무일수, 월별 조퇴 및 지각일수를 산출한 후 월별 휴가일수를 입력한다. 이 입력 데이터 값으로 퍼지 연산을 수행 후 구성원 개개인의 월별 성실도를 결정하였다.

• 건강소식
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• 제30권2호통권327호
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• pp.16-17
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• 2006

건강은 대부분 새해 소원 1순위다. 병술년 한 해를 건강하게 지내기 위해서는 1년 건강 계획을 연초에 미리 짜보는 것도 바람직하다. 계절의 변화에 맞춰 매달 달라지는 질병의 유형을 제대로 파악해 대비할 수 있기 때문이다. 월별로 조심해야 할 질환과 예방 대책을 소개한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.155-160
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• 2014

마케팅 자료를 입수하는 경우, 시장조사에 시간이 많이 소요되는 등의 이유로, 월간으로 입수하지 못하고, 2개월 간격으로 합산되거나 분기별로 합산된 자료만 입수할 수 있는 경우가 있다. 이러한 자료를 활용하여 월간으로 시장을 평가 혹은 예측하거나 마케팅 전략을 수립하여야 하는 경우, 격월 혹은 분기별로 합산된 자료를 월간 자료로 변환하여야 한다. 본 논문에서는 두 달 간격으로 합산되어 집계되는 자료를 월별 자료로 변환하는 여러 가지 방법을 소개한다. 이런 변환 방법에는 2개월간의 자료를 단순히 2로 나누는 단순평균법, 2개월간의 자료의 증감률을 월별 자료의 증감률에 그대로 적용하여 월별 자료로 변환하는 방법, 전문가의 판단에 따른 가중치를 적용하는 방법, 단순회귀모형 등의 모형을 정의하고 그 모형에 의해 월별 자료로 분해하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 유럽의 특정 국가의 가전제품 판매 사례를 활용하여, 두 달 간격으로 합산된 시장 자료를 월별 자료로 변환하는 모형을 활용한 방법을 소개하고자 한다. 나아가 이 모형을 활용하여 향후의 자료를 예측하는 방법도 소개한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.199-213
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• 2008

본 연구의 목적은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 모형화를 위한 통합운영방법을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 통합운영 방법은 각각 추계학적 모형과 신경망모형의 적용으로 구성되어 있다. 추계학적 모형은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량에 대한 훈련자료의 모의발생을 위하여 적용되었으며, 신경망모형은 관측된 테스트자료를 합리적으로 계산하기 위하여 적용되었다. 고려된 6가지의 훈련패턴 중에서 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴은 제시된 기상인자를 가장 양호하게 평가하였으며, 또한 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 신뢰성있는 자료를 구축할 수 있다. 불확실성 분석은 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴 으로부터 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 이용되었으며, 민감하거나 민감하지 않는 기상인자들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어 진다. 마지막으로 통합운영방법을 이용하여 최소비용과 노력으로 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량을 동시에 모형화가 가능하게 되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.93-101
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• 2017

2011-2015년까지 경남 하동군 악양 집수역의 해발고도 8~1,073m 범위에 설치된 10개 무인기상관측기에서 0600, 1500 기온 관측값을 수집하여 월별 표준편차를 계산하고, 소기후모형으로부터 예측된 기온의 표준편차 결과를 함께 비교하여 미관측 지점의 추정기술에 실효성이 있는지 평가하였다. 소기후모형에 따른 예측값은 월별 0600, 1500 기온의 표준편차를 각각 88%, 86% 정도 설명할 수 있었지만, 전반적으로 과소추정하는 경향이었다. 겨울철과 여름철에 나타나는 낮은 고도 대비 해발고도가 높아질수록 변이가 작아지거나 커지는 방향성에 있어서 관측값과는 반대양상으로 나타나 당초 기대와는 다른 결과를 보였다. 또 다른방법으로 월별 기온 표준편차와 지형간의 관계를 정량화하여 임의지역의 지형특성과 종관규모 수준의 기온자료 만으로 표준편차 분포를 예측할 수 있을지 회귀분석을 수행하였다. 회귀모형은 해발고도편차에 따라 보정된 월별 기온 외에, 경사도와 경사향 등 기본적인 지형인자와 온난대효과와 냉기집적효과, 개방도 등의 기온과 관련된 변수들을 고려하여 월별로 표준편차를 가장 잘 설명할 수 있는 변수를 1~3개까지 선발하여 만들어졌으며, 월별 결정계수는 0.46부터 0.98 범위로 나타났다. 회귀모델을 이용해 기온이 관측되지 않는 임의지역의 표준편차를 지형변수의 최소-최대값 유효범위 내에서 월별로 예측한다면 70% 수준의 추정능력으로 공간변이 분포도를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.81-90
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• 2008

버스노선개편 및 환승요금무료와 같은 대중교통체계개편을 실시함에 따라 시내버스 이용자들이 개편된 노선에 익숙히 대처하기 위해서는 일정기간이 소요된다. 따라서 본 연구는 시내버스 승객수요의 월별 특성에 대해 분석하고, 시계열분석을 실시함으로써 버스노선개편 이후에 변화하는 시내버스 승객수요가 다시 안정된 월별특성을 나타내기까지의 기간에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 여러 도시들의 시내버스 승객수요가 공통된 월별 특성을 나타내는지 분석하기 위해 켄달의 일치계수검정을 실시하였다. 또한 노선개편으로 인해 변화된 승객수요가 일정한 패턴을 보이는 기간을 분석하기 위해 시계열분석으로 예측된 2006년의 시내버스 월별 승객수와 실제 집계된 시내버스 월별 승객수를 비교하였다. 이에 따라 각 도시들은 공통된 월별 특성을 보이는 것으로 분석되었고, 대구광역시는 약 6개월 뒤에 예측값과 실제값이 같은 패턴으로 변화하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 타도시에서도 적용이 가능하며 시내버스 승객수요의 미시적인 예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.571-577
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• 2019

우리나라에서는 2006년부터 항공사진 촬영방식에 디지털 카메라를 도입한 이후 항공사진 촬영과 관련한 기술 패러다임이 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 전환되고 있다. 그러나 현재 항공사진 촬영과 수치지도 제작에 대한 표준품셈은 아날로그 기반의 품셈과 디지털 기반 품셈이 혼재되어 활용되고 있다. 항공사진촬영과 관련한 품셈의 개정항목 중에서 월별천후표는 비행기의 운항일수 계산과 밀접한 관련이 있다. 현재의 월별천후표는 1999년부터 2007년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 계산한 결과를 사용하고 있다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 월별천후표의 계산을 연구하였다. 결과적으로 29개의 동일한 지점에 대하여 신규 산출한 평균 쾌청일수는 기존의 50일에서 6일이 감소한 44일로 분석되었다. 최대 쾌청일수 감소는 진주에서 23일로 나타났으며, 최대 쾌청일이 감소한 달은 2월로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.27-37
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• 2017

본 연구에서는 공공데이터인 보육통합정보시스템의 자료를 활용하여 2015학년도에 지속적으로 운영된 어린이집 39,775개소(합동 관측사례 477,300개)의 월별 정원충족률 변화를 이원오차성분(혼합)모형으로 분석하였다. 분석 결과, 정원충족률은 2015년 3월 71.8%에서 2016년 1월 84.4%까지 꾸준히 상승하다가, 2016학년도를 앞둔 2016년 2월(50.3%)에만 일시적으로 급락하였다. 2015학년도 내에서도 3월과 이듬해 1월의 정원충족률은 12.5%p까지 차이가 났고, 1월과 2월의 정원충족률 차이는 32.2%p까지 벌어지는 것이다. 이는 각 년도 12월 말의 단일 시점에서의 어린이집 이용 현황만으로 작성되는 보건복지부 보육통계가 향후 월별 통계로 변경될 필요가 있다는 점을 시사한다. 또한, 어린이집 이용정도에 관한 월별 통계자료는 보육통합정보시스템의 공공데이터를 활용하여 구축 및 제공될 수 있을 것이다.