• 물과 미래
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• 제23권1호
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• pp.99-107
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• 1990

수자원 개발계획 및 목공구조물의 합리적 설계를 위해서는 과거의 수문관측자료에 의거한 해석이 필요하며, 일반적인 수문현상은 무작위적인 인자가 포함되기 때문에 이를 고려한 통계적 기법, 즉 추계학적 해석기법이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 남한강 상류의 동일유역 4개 지점(단양, 정선, 영월, 평창)의 월유량 자료를 일변량 AR(1), AR(2)모형과 다변량 AR(1), AR(2)모형에 적용하여 각 모형의 통계적 특성치를 분석하고, 월유량을 모의발생시켜, 일변량 모형과 다변량 모형을 비교하였다. 각각의 모형에 의한 모의발생 계열의 비교, 분석을 통하여 볼 때, 단일지점만을 고려하는 일변량 모형에 비해 지점간의 공선형성을 고려하는 다변량 모형이 동일유역의 월유량 해석에 있어서 더 적합함을 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제43권1호
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• pp.134-153
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• 2008

이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권2호
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• pp.191-201
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• 2019

Macroecologists and biogeographers continue to predict the distribution of species across space based on the relationship between biotic processes and environmental variables. This approach uses data related to, for example, species abundance or presence/absence, climate, geomorphology, and soils. Researchers have acknowledged in their statistical analyses the importance of accounting for the effects of spatial autocorrelation (SAC), which indicates a degree of dependence between pairs of nearby observations. It has been agreed that residual spatial autocorrelation (rSAC) can have a substantial impact on modeling processes and inferences. However, more attention should be paid to the sources of rSAC and the degree to which rSAC becomes problematic. Here, we review previous studies to identify diverse factors that potentially induce the presence of rSAC in macroecological and biogeographical models. Furthermore, an emphasis is put on the quantification of rSAC by seeking to unveil the magnitude to which the presence of SAC in model residuals becomes detrimental to the modeling process. It turned out that five categories of factors can drive the presence of SAC in model residuals: ecological data and processes, scale and distance, missing variables, sampling design, and assumptions and methodological approaches. Additionally, we noted that more explicit and elaborated discussion of rSAC should be presented in species distribution modeling. Future investigations involving the quantification of rSAC are recommended in order to understand when rSAC can have an adverse effect on the modeling process.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.383-401
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• 2016

In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.797-803
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• 2001

This paper obtained Bayes prediction density for the spatial linear model with non-informative prior. It showed the results that predictive inferences is completely unaffected by departures from the normality assumption in the direction of the elliptical family and the structure of prediction density is unchanged by more than one additional future observations.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.231-239
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• 2015

가산자료(counts data)를 적합 하는 경우 보통 포아송 모형이 가장 먼저 고려된다. 과산포 문제가 있을 경우도 유사 포아송(quasi Poisson) 모형이나 음이항(Negative binomial) 모형으로 대부분 설명이 가능하다. 하지만, 가산자료 중에는 포아송분포를 가정한 기대 빈도 이상으로 많은 0이 관측되는 자료가 있고 이를 영과잉(Zero inflated) 가산 자료라고 부른다. 영과잉 가산자료를 설명하기 위해 영과잉 포아송(ZIP) 모형이나 영과잉 음이항(ZINB) 모형을 이용할 수 있다. 더 나아가 영과잉 가산자료가 공간상관관계까지 있을 경우 영과잉 문제뿐만 아니라 유의할 수 있는 공간효과까지 고려해야하고 이를 위해 혼합효과모형(mixed effects model)이 고려 될 수 있다. 본 연구에서 사용된 2004년 기준 부산시 남성동별 갑상선암 발생자수 자료를 이용하여, 일반선형 포아송모형, 영과잉 포아송모형, 공간 영과잉 포아송모형을 적합하여 비교해보았다.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.765-773
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• 2008

Spatial correlation is a result of insufficient antenna spacing among multiple antenna elements, while temporal correlation is caused by Doppler spread. This paper compares the effect of spatial and temporal correlation in order to investigate the performance of multiuser scheduling algorithms in multiple-input multiple-output (MIMO) broadcast channels. This comparison includes the effect on the ergodic capacity, on fairness among users, and on the sum-rate capacity of a multiuser scheduling algorithm utilizing statistical channel state information in spatio-temporally correlated MIMO broadcast channels. Numerical results demonstrate that temporal correlation is more meaningful than spatial correlation in view of the multiuser scheduling algorithm in MIMO broadcast channels. Indeed, the multiuser scheduling algorithm can reduce the effect of the Doppler spread if it exploits the information of temporal correlation appropriately. However, the effect of spatial correlation can be minimized if the antenna spacing is sufficient in rich scattering MIMO channels regardless of the multiuser scheduling algorithm used.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.293-300
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• 2012

지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 낮을 때 사용하는 통계적 기법인 소지역추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역추정에 사용되는 자료는 단위수준자료(unit level data)와 지역수준자료(area level data)로 분류된다. 본 논문에서는 단위수준자료를 이용하여 소지역추정을 실시한 후 얻어진 추정값에 공간통계분석기법을 도입하여 최종적인 소지역추정값을 얻는 이단계 소지역추정법을 제안하였다. 제안된 소지역추정법은 단위수준자료가 갖고 있는 정보와 지역수준자료가 갖고 있는 공간정보를 모두 이용하는 방법으로 추정의 정도를 높일 수 있는 새로운 방법이다. 본 논문에서는 경제활동인구조사 자료를 이용한 모의실험을 통해 이단계 소지역추정법의 우수성을 확인하였다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2011년 춘계학술대회논문집
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• pp.286-290
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• 2011

This paper introduces the optimum macro-siting of a potential site for an offshore wind farm around Jeju Island using the RDAPS sea wind model. The statistical model was developed by analyzing the sea wind data from RDAPS model, and the meso-scale digital wind map was prepared. To develop the high resolution spatial calibration model, Artificial Neural Network(ANN) models were used to construct the wind and bathymetric maps. Accuracy and consistency of wind/bathymetric spatial calibration models were obtained using analysis of variance. The optimization problem was defined to maximize the energy density satisfying the criteria of maximum water depth and maximum distance from the coastline. The candidate site was selected through Genetic Algorithm(GA). From the results, it is possible to predict roughly a candidate site location for the installation of the offshore wind jam, and to evaluate the wind resources of the proposed site.

• 대한지리학회지
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• 제39권2호
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• pp.212-228
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• 2004

본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.