이 논문에서는 Sidel`nikoc 수열의 자기상관 분포, 다시 말해 자기상관 함수 각각의 값들의 발생 회수를 유도하였다. M-진 Sidel`nikov 수열의 각각의 상관 값들의 발생 회수는 M차의 원분수를 이용하서 표현된다. 또한 서로 다른 자기 상관 값들의 총 개수는 알파벳 크기 M뿐만 아니라 수열의 주기에도 의존하지만 언제나 ($\frac{M}{2}$)+1보다 작거나 같다는 사실을 보였다.
이 논문에서는 M진 Sidel'nikov 수열을 생성하는 원시원을 바꾸었을 때, 생성된 수열의 서로 다른 자기 상관 분포의 개수를 계산한다. p는 소수이고 M은 $p^n-1$의 약수일 때 M진 Sidel'nikov 수열의 서로 다른 자기 상관 분포는 M=2일 때, 유일하다. M은 2보다 크고 어떤 $k(1{\leq}k)에 대해서 $p^k+1$의 약수일 때, M진 Sidel'nikov 수열의 자기 상관 분포는 1개이다. M은 2보다 크고 어떤 $k(1{\leq}k)에 대해서 $p^k+1$의 약수가 아닐 때, 서로 다른 자기 상관 분포의 개수는 ${\phi}(M)/k'$(혹은 ${\phi}(M)/2k'$)보다 작거나 같다. 여기서 k'는 $M|p^{k'}-1$를 만족하는 가장 작은 정수이다.
The spatial distributions of allelic frequencies and ecological traits by randomization were studied in the natural population of two species (Pinus rigida and Pyrola japonica). Both species showed significant positive spatial autocorrelation as measured by Moran's I. In P. rigida, the genetic similarity was shown in individuals within up to a scale of 18 m distance and this is partly due to combination of pollen and seed dispersal by wind or men. In P. japonica, significant spatial autocorrelation was consisted of a scale of 8 m intervals. These population structure in the distribution of allelic frequencies is related to mating systems such as outcrossing and vegetative spread. The results also indicate that positive species associations between P. rigida and P. japonica can occur when both species select the same habitat or require the same environmental conditions.
In this paper the effect of specimen thickness on fatigue crack growth with the spatial distribution of material properties is presented. Basically, the material resistance to fatigue crack growth is treated as a spatial stochastic process, which varies randomly on the crack surface. The theoretical autocorrelation functions of fatigue crack growth resistance with specimen thickness are discussed for several correlation lengths. Constant ${\Delta}K$ fatigue crack growth tests were also performed on CT type specimens with three different thicknesses of BS 4360 steel. Applying the proposed stochastic model and statistical analysis procedure, the experimental data were analyzed for different specimen thicknesses for determining the autocorrelation functions and probability distributions of the fatigue crack growth resistance.
For roughened annular pipes with diameter ratios of 0.26, 0.39, and 0.56 and with Reynolds numbers ranging 13,000 to 67,000, friction factor, autocorrelation coefficients, power spectral density functions, and integral length scales for each flow condition using X-type hot wire anemometry system are experimentally investigated. Distributions of these quantities show that the times which the streamwise autocorrelation coefficients become zero first increase with decreasing the radius ratios of concentric annuli and Reynolds numbers, however the power spectra density functions increase with increasing the radius ratios and Reynolds number.
Spatial variations of physicochemical and microbiological variables were examined to understand spatial heterogeneity of those variables in intertidal flat. Variograms were constructed for understanding spatial autocorrelations of variables by a geostatistical analysis and spatial correlations between two variables were evaluated by applications of a Cross-Mantel test with a Monte Carlo procedure (with 999 permutations). Water content, organic matter content, pH, nitrate, sulfate, chloride, dissolved organic carbon (DOC), four extracellular enzyme activities (${\beta}-glucosidase$, N-acetyl-glucosaminidase, phosphatase, arylsulfatase), and bacterial diversity in soil were measured along a transect perpendicular to shore line. Most variables showed strong spatial autocorrelation or no spatial structure except for DOC. It was suggested that complex interactions between physicochemical and microbiological properties in sediment might controls DOC. Intertidal flat sediment appeared to be spatially heterogeneous. Bacterial diversity was found to be spatially correlated with enzyme activities. Chloride and sulfate were spatially correlated with microbial properties indicating that salinity in coastal environment would influence spatial distributions of decomposition capacities mediated by microorganisms. Overall, it was suggested that considerations on the spatial distributions of physicochemical and microbiological properties in intertidal flat sediment should be included when sampling scheme is designed for decomposition processes in intertidal flat sediment.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.
시계열자료가 가진 자기상관은 추정된 상관관계를 왜곡시키는 요인들 중의 하나로 작용한다. 회귀모형의 잔차항에 자기상관이 있는 지를 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량이 흔히 쓰인다. 잔차항에 자기상관을 가진 회귀모형의 효율성을 향상시키기 위해 yule-Walker 법, 비선형최소제곱법, 최우추정법 및 사전백색화법이 사용되어 왔다. 본 연구는 자기상관으로 인한 상관관계의 왜곡을 방지하기 위한 이들 방법들에 대해 고찰하였다. 사전백색화법을 제외한 앞의 3가지 방법을 20년간의 실제 시계열 자료에 적용하였으며 몬테카를로법을 이용하여 각 방법의 오차변이를 조사하였다. 각 방법의 평균잔차제곱분포의 경우, 최우추정법으로 추정된 평균잔차제곱이 가장 작았으며 분포 범위도 가장 작았으나 각 추정방법 사이에 유의한 차이가 발견되지는 않았다.
본 연구의 목적은 우리나라 노동시장의 구조 변화에 따라 급속히 성장한 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 공간적 분포 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 사교육의 대표적 기관인 사설학원의 수강생 중 성인을 대상으로 직업별(대학생, 직업인, 무직), 학력수준별(초졸, 중 고졸, 대졸)로 범주를 세분화하여 각 범주의 카테고리에 속하는 성인 학원수강생의 분포 특징을 분석하였다. 또한 이들의 지역별 분포 패턴에서 나타나는 공간적 함의를 파악하고자 Moran's I 값을 통해 공간적 자기상관성을 판별하였고, $G^*$통계량을 통한 핫스팟(Hot spot) 분석을 실시하여 공간적 군집 여부를 확인하였다. 아울러 학원유형별 성인 학원수강생의 분포와 인구 및 사회 경제적 설명변수와의 관계 도출을 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 본 연구는 다양한 노동통계, 교육통계 지표를 제시함으로써 노동시장의 구조 변화와 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 관계에 대한 이해를 도모하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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