자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
레이다 시스템, ranging 시스템, 확산 대역 통신 (spread spectrum communication) 시스템, 그리고 요즈음 각광받고 있는 코드분할방식 다중통신 (CDMA com-munication) 시스템에서는 주지하다시피 상관성(correlation) 이 좋은 수열(sequence)들위 사용이 필수 불가결하다. 수열의 상관성은 그 수열 자신의 상관성이냐 다른 수열간의 상관성이냐에 따라 자기상관관계(crosscorrelation)로 나누어 생각할 수 있고 수열의 주기성의 유무에 따라 주기적 상관관계(Periodic correlation)와 비주기적 상관관계(aperiodic correla-tion)로 나누어 볼 수 있다. 여기서 수열의 상관성이 좋다는 말은 정규화된 수열의 자기상관계수(autocorrelation coefficient)와 수열 간의 교차상관 계수(crosscorrelation coefficient)의 최대 크기가 수열의 길이에 비해 상대적으로 작은 값을 갖는다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 주기성을 갖는 이진수열군의 하나인 bent수열과 이 bent수열을 구성하는데 기본이 되는 bent함수를 중심으로 주기적 상관성이 우수한 여러 수열군에 대해 알아보고자 한다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
본 연구는 기업은행은 1999년${\sim}$2003년 중소기업 대출 자료로 바젤2 자산상관계수 계산공식의 현실성을 검토하였다. 실증분석 결과에 따르면, 자산상관계수는 매출규모와는 양(+)의 관계를, 신용등급과는 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타나 바젤2 계산공식이 상정하고 있는 자산상관계수 패턴이 국내에서도 현실성이 있었다. 이는 자산상관계수가 매출규모와 음(-)의 관계를 보이는 것으로 보고한 Kim-Park(2004)과 상반되는 결과이다. 또한, 바젤2에서는 60억원 이하의 매출규모에 대해서는 60억원으로 간주하고 있지만, 매출규모 60억원 이하에서도 자산상관계수가 매출규모와 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 바젤2 계산공식에 의해 산출된 자산상관계수는 자료로 추정한 자산상관계수가 비해 1.3배${\sim}$19.2배 높으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의할 뿐 만 아니라 경제적으로도 유의하다. 회귀분석 결과에 의하면, 바젤2 자산상관계수의 상향편의는 주로 계산공식에서 절편을 과도하게 높게 설정하였기 때문에 발생한 것으로 나타났으며, 바젤2에서는 매출규모와 자산상관계수간의 관계를 선형으로 설정하였지만, 로그선형이 실제 자료를 더 잘 적합시키는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보건대, 바젤2의 자산상관계수 계산공식은 비교적 현실적으로 고아된어져 있지만, 국내의 실정에 맞게 조정하기 위해서 보다 광범위한 실증분석이 필요한 것으로 판단된다.
RCP(Representative concentrate pathways) 기후변화 시나리오에서는 2100년까지 연강 강수량과 강우지속시간이 지속적으로 증가할 것으로 예측하고 있다. 이에 도시지역의 하천 범람 및 내수 침수 예방을 위해 방재성늑목표의 상향조정과 방재 인프라의 설계년수 재조정 등에 대한 논의가 진행되고 있다. 하지만 수재해 예방을 위한 강우설계기준에서는 무강우 지속시간의 설정을 확보할 수 있는 최대 규모의 모집단을 통해 산정하는 방식으로 제시되고 있어 최근 기후변화로 인한 강우특성의 변화가 반영되기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산광역시 강우자료의 모집단을 10년, 20년, 30년으로 구분하여 자기상관계수(Autocorrelation coefficient, AC) 분석, 변동계수(Coefficient of variation, CV) 분석, 연평균 강우사상 발생 개수(Average annual number of rainfall event, NRE) 분석 방법을 적용하여 비교 분석을 수행하였다. 그 결과, 자기상관계수 분석 방법과 변동계수 분석 방법에서는 모집단의 규모가 클수록 튀는 자료를 상쇄하여 안정적인 결과를 나타내는 반면, 연평균 강우사상 발생 개수를 확인 하였을 때는 대상기간에 큰 영향을 받지 않는 것으로 확인되었다. 또한, 모집단의 규모가 클수록 무강우 지속시간이 길어지는 것으로 분석되어 기후변화로 인한 최근의 강우특성을 반영하기 위해서는 모집단의 규모를 크게 잡는 것이 효과적이지 않을 수 있다는 점을 확인하였다. 이는 강우자료 분석 시 분석방법 및 모집단의 규모를 달리하여 무강우 지속시간을 산정해보고, 설계 목적에 따라 적정한 의사결정이 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 초기재령 고강도콘크리트의 수화발열 및 자기수축 특성의 상관관계를 분석하기 위해 수화발열 및 자기수축의 초기특성을 대표할 수 있는 계수로서 수화발열상승구간 및 자기수축증가구간의 직선 기울기인 수화발열상승속도 및 자기수축증가속도를 설정하였으며, 이 두 계수는 통계적 수법을 활용하여 일정 범위의 결정계수를 갖는 회귀계수로 산정하였다. 또한 수화발열 특성과 자기수축 특성을 동시에 평가하기 위한 시험 방법으로서 기존의 간이단열온도상승시험을 보완한 시험 방법을 제안하였으며, 본 시험 방법을 통해 실험을 실시하여 실측데이터를 분석한 결과, 고강도콘크리트의 수화발열 및 자기수축에 대한 초기재령 특성을 수치적으로 나타내는 것이 가능하였으며 자기수축을 수화발열 특성을 나타내는 계수의 함수식으로 제시하는 것이 가능하였다.
일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 레이더는 신호 탐지를 회피하기 위해 신호를 변조해 송신한다. 전자전에서는 수신된 레이더 펄스를 분석하여 신호를 방사한 레이더의 제원을 식별한다. 본 논문에서는 자기상관계수를 활용하여 레이더 신호 변조 형태를 식별하는 알고리즘을 제안한다. 레이더 신호의 펄스반복주기 특성에 따라 자기상관을 계산할 때 비교 범위를 다르게 적용한다. 고정 펄스반복주기와 스태거 펄스반복주기에 대하여 좁은 오차 범위를 적용하고, 지터 펄스반복주기에는 넓은 오차 범위를 적용하여 자기상관계수를 계산한다. 실험에 의하여 제안하는 알고리즘은 고정 펄스반복주기, 스태거 펄스반복주기, 지터 펄스반복주기를 정확하게 구분함과 동시에 스태거의 레벨도 정확히 찾을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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