• 한국소음진동공학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.192-198
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• 2005

Empirical mode decomposition(EMD) method has been recently proposed to analyze non-linear and non-stationary data. This method allows the decomposition of one-dimensional signals into intrinsic mode functions(IMFs) and is used to calculate a meaningful multi-component instantaneous frequency. In this paper, it is assumed that each mode of damped vibration signal could be well separated in the form of IMF by EMD. In this case, we can have a new powerful method to calculate natural frequencies and dampings from damped vibration signal which usually has multiple modes. This proposed method has been verified by both simulation and experiment. The results by EMD method whichhas used only output vibration data are almost identical to the results by FRF method which has used both input and output data, thereby proving usefulness and accuracy of the proposed method.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.335-347
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• 2013

다양한 분야에서 시그널(signal) 형태로 자료들이 표현된다. 예를 들면 심전도(electrocardiogram)는 심근에서 발생하는 활동 전류를 나타내는데, 심장의 박동에 따라 수축과 이완을 반복하는 과정을 시간에 따른 활동 전류량의 변동으로 나타낸다. 현실세계에서 측정하거나 관찰되는 시그널에는 다양한 형태의 시그널들이 혼합되어 있는 경우가 흔하다. 예를 들어 오케스트라 연주의 아름다운 선율은 고유한 주파수(frequency)를 지닌 악기들의 다양한 소리로 구성되어 있으며, 각기 다른 음조(note)가 하나로 모여 완벽한 하모니를 형성하게 된다. 시그널이 정상인(stationary) 경우에 혼합된 시그널들을 분해하여 분석하는 방법에 대해 현재까지 다양하게 연구되어 왔다. 자료가 비정상(non-stationary)일 경우에는 기존의 방법론들을 적용시키기에는 한계가 있다. 비정상성 자료를 다루기 위해 Huang 등 (1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라는 방법을 제안하였다. 자료에 내포되어 있는 국소적인 파동(oscillation)을 국소 극값들(local extrema)을 식별하여 자료 적응적으로 추출한다. 경험적 모드분해법은 잡음(error)에 의해 자료가 오염되어 있는 경우에는 국소 극값들을 통하여 국소적인 파동을 추정하기 어려우며, 자료의 크기가 커짐에 따라 계산량도 크게 늘어나는 단점 등이 있다. 본 연구에서는 이차 미분을 이용하여 국소적인 파동을 식별하고 추정하는 새로운 방법론을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2019

지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

• 대한지리학회지
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• 제49권5호
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• pp.675-689
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• 2014

본 연구에서는 앙상블 경험적 모드 분해법을 우리나라에 적용하여 봄 시작일을 정의하고, 이에 대한 시 공간적인 변화를 분석하였으며, 봄 시작일의 변동성을 분석하여, 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 우리나라 평균 봄 시작일은 3월 11일로 나타났고, 연구기간 동안 2.6일/10년으로 빨라졌다. 봄 시작일은 일반적으로 위도와 고도가 높아짐에 따라, 그리고 해안에서 내륙으로 갈수록 늦게 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 상관분석을 수행하였고, 전구평균기온, 북극진동(Arctic Oscillation, AO), 시베리아 고기압이 우리나라 봄 시작일과 유의한 상관관계를 나타냈다. 봄 시작일에 영향을 미치는 지수들을 대상으로 다중회귀분석을 수행하였고, 세 가지 변수가 모두 입력된 모형은 64.7%의 설명력을 나타냈다. 다중회귀분석의 결과 봄 시작일에 미치는 영향은 전구평균기온이 가장 크고, AO가 그 다음으로 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 종관적인 요인을 파악하기 위해 기압장 및 바람장을 분석한 결과, 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 기압골의 강도 및 위치에 따른 북풍계열 바람의 강도가 봄 시작일을 결정하는 주요 원인인 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.431-444
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• 2014

본 논문에서는 시간-진동수 영역에서 시계열을 여러 구성 성분으로 분해하는 방법인 경험적모드분해법(Empirical Mode Decomposition)을 소개하고, 이를 이용하여 한국의 주요 거시 경제 지표를 대상으로 순환변동과 추세 성분을 추출하고 예측에 활용한다. 그 효율성을 살펴보기 위하여, 추출된 구성 성분들의 변동성, 동행성, 지속성, 인과성, 비정상성 및 예측력을 계산하고, 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 Hodrick-Prescott 필터에 의한 결과와 비교한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권4호
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• pp.253-261
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• 2017

최근 수문자료에서 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 시간에 따라 변화하는 통계적 특성을 고려하기 위하여 다양한 형태의 비정상성 확률분포형이 제시되고 있으며, 비정상성 매개변수를 추정할 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용한 비정상성 Gumbel 분포형의 매개변수 추정방법을 제시하고 기존에 비정상성 매개변수 추정방법으로 주로 사용되어온 최우도법과 비교해보고자 하였다. 국내 자료의 적용을 위하여 기상청 지점의 다양한 지속기간에 대해 경향성이 나타나는 연 최대치 강우자료를 사용하였다. 적용 결과 선형적 경향성을 나타내는 자료에 대해서는 두 가지 방법 모두 적절한 모형을 선정하였으나, 2차 곡선 형태의 경향성이 존재하는 자료에 대해서는 앙상블 경험적 모드분해법의 경우에만 이러한 경향성을 반영하는 비정상성 Gumbel 모형을 선정하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.579-586
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• 2018

단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.671-680
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• 2019

기후변화에 따른 수문순환 요소들의 변화로 인해 미래에는 전 세계적으로 수문사상의 규모 및 빈도가 증가할 것이라는 많은 선행연구들이 있다. 하지만 북한지역의 미래 강수량에 대한 정량적 연구와 평가는 미비한 실정이다. 북한지역 역시 우리나라와 마찬가지로 극한강수에 따른 피해가 발생될 것으로 예상되기 때문에 북한지역에 관한 연구는 지속적으로 진행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 정상성 및 비정상성 빈도해석을 통해 북한지역의 미래(2020-2060년) 극한강수를 산정하고 현재기후(1981-2017년)와 비교 분석하였다. 비정상성 빈도해석은 RCP기후변화시나리오에 따라 모의된 HadGEM2-AO모델의 외부인자(JFM(1-3월), AMJ(4-6월), JAS(7-9월), OND(10-12월)의 평균 강수량)를 고려하여 수행하였다. 북한지역 극치 강우 사상과 유사한 경향을 보이는 외부인자 선정을 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 연 최대 강우자료의 잔차를 추출하였다. 추출된 잔차와 외부인자 사이의 상관성분석을 실시하였다. 8개 지점(강계, 삼지연, 장진, 양덕, 함흥, 신포, 장전, 신계)에서 3개의 외부인자(AMJ, JAS, OND)가 경향이 있음을 확인하였다. 선정된 외부인자를 고려하여 비정상성 GEV모형을 구축하고 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, RCP4.5에서는 8개 지점 중 4개 지점이 현재기후 대비 미래극한강수량이 감소하는 경향을 보였고 3개 지점이 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 RCP8.5에서는 2개 지점이 감소하는 경향을 5개 지점이 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권6호
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• pp.721-733
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• 2009

북서태평양에서 발생하는 열대 저기압의 이동경로에 대한 변화패턴을 1951-2007년의 열대 저기압 경로 자료에 경험적 직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)법을 적용하여 분석하였다. 북서태평양을 $5^{\circ}\times5^{\circ}$의 격자간격으로 나뉘어 연별 열대 저기압의 이동빈도를 각 격자에서의 변수로 정의하였다. 첫번째 모드는 동서성분(동경125도 기준)을, 두번째 모드는 남북성분(필리핀 동쪽해상에서 남지나해를 가로지르는 축 중심)을, 그리고 세번째 모드는 대각성분(타이완 동쪽 해상을 중심으로 동북방향과 동남방향을 축으로 하는)으로 나누어짐을 알 수 있었다. 첫번째와 두번째 모드의 주성분 시계열에서 각각 1997년과 1991년 부근을 기점으로 해서 주성분들의 부호가 교차되는 데, 이는 1990년대 이전 약 20년 동안에 남중국해 부근지역에서의 열대 저기압 이동 빈도가 동아시아 중위도 지역에서는 최근 20년 동안에 더 높았던 것과 관련성이 있는 것으로 보였다. 열대 저기압 발생의 경우, 첫번째와 두번째 모드에서 고유벡터 값이 음이고 진로가 북서태평양으로 주로 이동했던 열대 저기압은 고유벡터가 양의 값을 보였던 열대 저기압보다 더 동쪽에서 발생했던 것으로 나타났다. 이동특성에 있어 첫번째 모드는 바이칼호 남쪽에서 형성되는 기압 패턴에, 두번째 모드는 $30^{\circ}N$ 부근을 중심으로 남과 북 사이에 형성된 진동패턴에, 세번째 모드는 일본 부근에 위치한 기압패턴에 의해 열대 저기압의 이동경향이 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 또한, 해수면 온도 아노말리 값과 상관분석결과 첫번째 모드는 $Ni\tilde{n}o$-3.4 지수와 높은 음의 상관관계를 보여 ENSO의 영향을 받고 있음을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.165-174
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• 2019

수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.