• 한국철도학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.470-476
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• 2011

본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.125-137
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• 1996

시계열 자료는 흔히 반복되지 않는 비정상적인 사건의 영향으로 이상치를 포함한다. 시계열 자료는 관측치들 사이에 종속구조를 갖기 때문에, 이상치의 영향은 다른 통계적 분석에서 보다 더 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 파악하는 데에 촛점을 두었다. 특히, l 시점 후 예측오차의 평균제곱의 증가량을 유도하고, 이 증가량으로 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 측정하였다. 일반적으로, 연속이상치가 예측 원점에서 아주 가까운 시점에서 발생하지 않았으며 그 증가량은 크지 않음을 밝히고, 실제 자료를 분석하여 확인하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.49-56
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• 2023

영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 기상 선진국들은 영향정보 제공 및 확산을 위한 기술개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식이 확산되어 있지 않다. 또한 영향예보 피해가 많이 발생하는 홍수, 태풍 등의 재난에 초점이 맞춰져 있으며 상대적으로 피해발생이 적은 교통 분야의 강풍으로 인한 차량 위험 영향 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 국내에서는 강풍으로 인한 차량 전도에 대한 피해 사례는 많이 없지만 과거 피해 사례가 존재하며 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 강풍으로 인한 차량의 위험(Risk) 평가를 위해서는 도로의 취약성(Vulnerability)이 필요하며 본 연구에서는 도로의 취약성 기준을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 도로의 취약성 평가는 도로의 고도, 차선 수, 도로 유형으로 평가하였다. 분석결과 사고사례가 있던 지역의 취약성 지역을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 차량 운전자에게 잠재적 위험에 대한 객관적인 평가 마련에 대한 기준으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.41-53
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• 2014

겨울철 동해안 강수 현상에 대한 규명을 위하여 라디오존데를 활용한 특별관측을 2012년 1월 5일부터 2월 29일까지 실시하였고, 이 연구는 대기의 불안정을 나타내는 다양한 변수를 활용하여 강수 사례의 분석을 수행하였다. 그 결과, 강수가 발생할 때 지표면(1000 hPa)에서 중층(약 750 hPa)까지의 상당온위가 증가하는 것을 볼 수 있었고, 이러한 대기층(1000~750 hPa)은 불안정을 일으키기에 충분한 수준의 수증기를 함유하고 있었다. 대류가용잠재에너지의 시간적인 변화를 살펴본 결과 강수가 발생하였을 때 증가하는 것을 볼 수 있었고, 연직바람쉬어의 경우에서도 대류가용잠재에너지와 마찬가지로 강수 기간 동안 상승하여 일정수준 이상의 값을 유지하는 것을 확인할 수 있었다. 강수에 따른 대기 구조의 상세한 분석을 위하여 지상 원격 탐사 자료와 지상 관측 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 또한 가강수량과 바람벡터를 이용하여 가강수량플럭스를 계산하였다. 가강수량플럭스와 강수량은 북동풍 계열의 바람이 발생하였을 때 높은 관계성을 보였다. 그 결과 동해안영역에서 발생하는 강수 현상에서는 풍계와 같은 역학적인 작용의 이해가 중요한 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.855-862
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• 1998

본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권2호
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• pp.183-188
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• 2002

컨테이너 물동량 예측은 항만과 항만의 개발에 있어서 매우 중요하다. 일반적으로 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석과 같은 통계적인 방법들은 물동량 예측에서 많이 사용되어졌다. 하지만, 컨테이너 물동량 예측에 영향을 주는 여러 가지 요소들을 고려해 보면 다중병렬처리시스템인 신경망을 이용하는 것이 효과적이다. 본 연구는 신경망의 역전파학습알고리즘을 이용하여 컨테이너 활동량을 예측하였다. 신경망을 이용하여 영향력 있는 요소들을 선별하였으며, 선별된 요소들을 이용하여 물동량 예측을 하였다. 또한 제안된 신경망 알고리즘과 통계적인 방법의 예측들을 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.853-861
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• 2011

본 연구는 연속형 강우-유출모형과 관측유량 자료동화기법으로 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 SURF 모형을 낙동강유역에 적용하여 하천유량예측의 적용성을 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 낙동강유역을 43개 소유역으로 구분하고 2006년과 2007년의 홍수기간 동안 12개 평가지점에 대해 유출모의를 수행하였다. 관측유량 자료동화 효과로 인해 예측유량의 정확도가 향상되며 1~5시간의 예측선행시간별 유효성지수를 분석한 결과 자료동화로 인해 46.2~30.1%의 모의유량의 정확도가 개선되는 것으로 나타났다. 또한 관측강우의 50%를 적용하여 자료동화 전 후의 모의 첨두유량에 대한 평균정상절대오차를 비교하였으며 자료동화로 인해 40% 이상의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 SURF 모형은 낙동강유역의 실시간 하천유량예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제29권4호
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• pp.439-450
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• 2019

Present weather plays an important role not only for atmospheric sciences but also for public welfare and road safety. While the widely used state-of-the-art visibility and present weather sensor yields present weather, a single type of measurement is far from perfect to replace long history of human-eye based observation. Truly automatic present weather observation enables us to increase spatial resolution by an order of magnitude with existing facilities in Korea. 8 years of human-eyed present weather records in 19 sites over Korea are compared with visibility sensors and auxiliary measurements, such as humidity of AWS. As clear condition agrees with high probability, next best categories follow fog, rain, snow, mist, haze and drizzle in comparison with human-eyed observation. Fog, mist and haze are often confused due to nature of machine sensing visibility. Such ambiguous weather conditions are improved with empirically induced criteria in combination with visibility and humidity. Differences between instrument manufacturers are also found indicating nonstandard present weather decision. Analysis shows manufacturer dependent present weather differences are induced by manufacturer's own algorithms, not by visibility measurement. Accuracies of present weather for haze, mist, and fog are all improved by 61.5%, 44.9%, and 26.9% respectively. The result shows that automatic present weather sensing is feasible for operational purpose with minimal human interactions if appropriate algorithm is applied. Further study is ongoing for impact of different sensing types between manufacturers for both visibility and present weather data.

• 산경연구논집
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• 제9권10호
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• pp.83-89
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• 2018

Purpose - The purpose of this study examines when the optimism impact on financial asset price forecasting and the boundary condition of optimism in the financial asset price forecasting. People generally tend to optimistically forecast their future. Optimism is a nature of human beings and optimistic forecasting observed in daily life. But is it always observed in financial asset price forecasting? In this study, two factors were focused on considering whether the optimism that people have applied to predicting future performance of financial investment products (e.g., mutual fund). First, this study examined whether the degree of optimism varied depending on the direction of the prior price trend. Second, this study examined whether the degree of optimism varied according to the forecast period by dividing the future forecasted by people into three time horizon based on forecast period. Research design, data, and methodology - 2 (prior price trend: rising-up trend vs falling-down trend) × 3 (forecast time horizon: short term vs medium term vs long term) experimental design was used. Prior price trend was used between subject and forecast time horizon was used within subject design. 169 undergraduate students participated in the experiment. χ² analysis was used. In this study, prior price trend divided into two types: rising-up trend versus falling-down trend. Forecast time horizon divided into three types: short term (after one month), medium term (after one year), and long term (after five years). Results - Optimistic price forecasting and boundary condition was found. Participants who were exposed to falling-down trend did not make optimistic predictions in the short term, but over time they tended to be more optimistic about the future in the medium term and long term. However, participants who were exposed to rising-up trend were over-optimistic in the short term, but over time, less optimistic in the medium and long term. Optimistic price forecasting was found when participants forecasted in the long term. Exposure to prior price trends (rising-up trend vs falling-down trend) was a boundary condition of optimistic price forecasting. Conclusions - The results indicated that individuals were more likely to be impacted by prior price tends in the short term time horizon, while being optimistic in the long term time horizon.

• 대기
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• 제21권1호
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• pp.85-93
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• 2011

UK Met Office Unified Model (UM) is a grid model applicable for both global and regional model configurations. The Met Office has developed a 4D-Var data assimilation system, which was implemented in the global forecast system on 5 October 2004. In an effort to improve its Numerical Weather Prediction (NWP) system, Korea Meteorological Administration (KMA) has adopted the UM system since 2008. The aim of this study is to provide the basic information on the effects of satellite data assimilation on UM performance by conducting global satellite data denial experiments. Advanced Tiros Operational Vertical Sounder (ATOVS), Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) data, Global Positioning System Radio Occultation (GPSRO) data, Air Craft (CRAFT) data, Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) data were assimilated in the UM global system. The contributions of assimilation of each kind of satellite data to improvements in UM performance were evaluated using analysis data of basic variables; geopotential height at 500 hPa, wind speed and temperature at 850 hPa and mean sea level pressure. The statistical verification using Root Mean Square Error (RMSE) showed that most of the satellite data have positive impacts on UM global analysis and forecasts.