• 제목/요약/키워드: 계절지수

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강수집중지수를 이용한 강수의 계절성 분석 (Analysis on Rainfall Seasonality using Precipitation Concentration Index)

  • 이준학;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.289-293
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    • 2012
  • 강수량의 계절적 집중의 정도를 의미하는 계절성은 토양침식과 작물의 재배 및 성장, 댐 운영 등 수자원 관리를 위한 계획 수립에 영향을 미치는 중요한 요소 중에 하나이다. 우리나라의 경우 호우사상이 대부분 4월부터 10월 동안에 발생하고 있으며, 특히 여름철에 집중도가 높은 편이다. 본 연구에서는 우리나라 강수의 계절성을 분석하기 위하여, 강수집중지수를 적용하였다. 강수집중지수는 1년 동안의 강수분포의 시간적 특성을 나타내는 지표로서 1980년에 제안되었으나, 국내에는 아직까지 적용된 사례가 많지 않다. 본 연구에서는 6개 관측지점의 1957~2010년 기간 동안의 연단위 강수집중지수와 계절성 지수를 각각 계산하여 비교하였다. 연구결과, 강수의 계절성을 분석하는데, 강수집중지수가 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

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농촌지역 보건지소를 내원한 환자들에서의 계절 변동 (The Seasonal Variation on Patients who Visit Health Subcenter in Rural Area)

  • 민양기
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제26권1호
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    • pp.115-119
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    • 2001
  • 사회적 통계 작성할 때 계절변동효과는 자료에 많은 영향을 미친다. 농촌의 의료기관에 내원한 환자들의 수도 계절에 영향을 많이 받는다. 1994년에서 2000년까지 농촌 보건지소에 내원한 환자 수를 분석하여 계절지수를 구하였다. 의료고유의 요인을 제거하기 위하여 감기 환자를 제외하고 계절지수를 구하였다. 각각의 계절지수는 다음과 같다. 1. 전체지수는 1월에서 12월 0.96, 1.08, 1.23, 0.83. 0.82, 0.75, 1.01, 0.99, 1.02, 1.05, 1.13, 1.13이다. 2. 감기환자를 제외한 지수는 0.94, 0.90. 1.42, 0.94, 0.91, 0.77, 1.13, 0.92, 0.84, 1.07, 1.10, 1.06이다. 위의 결과를 보면 봄, 초여름에 환자 수가 감소하고 한여름과 겨울에 환자가 증가한다. 이것은 감기 환자를 제외하고 분석하여도 같은 결과이다. 또한 이것은 농사의 주기와도 일치한다. 계절변동 지수를 잘 활용한다면 농촌을 대상으로 한 보건 연구나 사업계획에 많은 도움이 될 것이다.

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소비자전망지수의 유용성 검토

  • 박원란
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.113-119
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    • 2005
  • 경제적성과는 생산자, 소비자, 정부 등과 같은 경제주체들이 생산, 투자, 소비 등의 활동을 얼마나 유기적이며 효율적으로 잘 하느냐에 달려있고, 소비자전망조사는 경제주체 중 소비자의 향후 경기 및 소비에 대한 심리를 조사하고 이를 지수화하여 소비 및 경기 예측자료로 활용하는데 그 목적이 있다. 이렇게 작성된 소비자기대지수와 소비자평가지수는 서로 높은 상관관계를 가지고 움직이며, 이들의 차는 동행지수 순환변동치보다 3개월 정도 선행하는 것으로 나타났다. 또한 소비자기대지수는 계절성 검토결과 계절성이 있으며, 원계열보다 계절조정계열이 움직임이 뚜렷하며, 동행지수 순환변동치와 비교결과 선행성도 더 큰 것으로 나타났다. 이외에도 소비자기대지수는 소비관련 지표인 GDP 민간소비와 가계소비지출과도 서로 상관관계가 있는 것으로 나타나 정보변수로서의 유용성이 있는 것을 확인하였다.

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남한의 강수 계절성에 관한 연구 (On the Study of the Seasonality Precipitatio over South Korea)

  • 윤희정;김희종;윤일희
    • 한국지구과학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.149-158
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    • 2006
  • 1973년에서 2001년 남한의 강수자료를 이용하여 계절성 강수에 대하여 연구 분석하였다. 남한 63개 관측지점에 대한 계절성 강수지수와 계절성 강수지수의 연 변화에 대해 조사하였다. 이 연구에서의 계절성 강수라 함은 연중 특정 몇 달에 집중되는 강수의 집중도를 의미한다. 강수 형태는 여러 원인에 의해 변하며, 여름철에는 국지성 강수가 발생한다. 계절성 강수 지수를 이용하여 남한 지역의 계절성 강수 특성을 분석한 결과 남한 지역은 전체적으로 계절성 강수의 특성을 띠고 있는 지역이었으나 1993년 이후 건조한 날씨가 길어지고, 이후 집중호우가 내리는 계절성 강수의 특성이 더욱 뚜렷해지고 있다. 이동평균을 이용하여 계절성 강수 지수의 연 변화를 분석한 결과 남한의 62개 관측지점의 계절성 강수 지수는 29년간 증가하는 추세를 보이고 있음을 확인하였다. 특히 과거($1973{\sim}1982$년)에는 6월, 7월에 집중되던 강수가 최근($1992{\sim}2001$)에는 8월, 9월에 집중되고 있으며, 10월에도 강수가 집중되는 현상을 보이고 있다. 또한 과거($1973{\sim}1982$)에는 계절성 강수 강도 3에 속하는 지역이 많았으나, 1993년 이후부터는 계절성 강수 강도 5와 6에 속하는 관측지점이 늘어나고 있는 추세이다. 계절성 강수 강도 5와 6에 속하는 관측지점이 늘어나고 있다는 것은 남한지역의 강수특성이 건조한 날씨가 계속되다가 이후 특정한 달에 강수가 집중되어 내리는 계절성 강수의 현상이 더욱 뚜렷해지고 있다는 것을 보여주고 있다.

남한지역 정규식생지수의 시공간 변화도 분석 (Analysis of the Spatial and Temporal Variability of NDVI Time Series in South Korea)

  • 김광섭;임태경
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.119-122
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    • 2005
  • 정규식생지수는 일반적으로 식생의 활력도를 나타나는 지표로서 널리 사용되고 있다. 최근에는 정규식생지수가 특정지역의 강우량과 온도의 계절 및 경년변화와 어떤 상관관계를 가지며 기후변화는 식생지수에 어떠한 영향을 미치는지 등에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2001년까지의 NOAA/AVHRR 영상으로부터 계산된 남한지역 정규식생지수의 주성분 분석을 통해 자료의 공간변화패턴을 분석하고 경험적 직교함수를 이용하여 시간적 변화 양상을 파악하였다. 분석결과 정규식생지수의 공간변화도는 첫 주성분에 의하여 약 $60\%$ 정도 설명되어지며 첫 주성분은 남한지역의 지형 자료 패턴을 따르고 두 번째 주성분은 전체 변화도의 약 $17\%$를 나타내며 강한 남북기울기를 보여주는 것은 계절변화와 상관한 위도변화에 따른 정규식생지수의 변화를 나타낸다. 그리고 소양강댐 및 안동댐 유역의 정규식생지수, 강우량 및 유입량 상관관계 분석 결과 정규식생지수의 계절변화와 경년변화는 강우량의 변화에 그리 민감하지 않은 것으로 나타났다.

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NOAA-AVHRR 자료로부터 유도된 남한지역 LAI 변화 분석 (Analysis of the Variability of Leaf Area Index Derived From NOAA-AVHRR Satellite Image Data for South Korea)

  • 김광섭;임태경
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.908-911
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    • 2005
  • 지표와 대기사이에서 식물의 광합성 및 증발산 능력과 밀접하게 관련되어 있는 엽면적지수는 식생밀도를 나타낼때 사용되는 식생지수이다. 본 연구에서는 NOAA-AVHRR 자료를 사용한 엽면적지수를 사용하여 남한지역 엽면적지수의 시공간변화도와 주기성분석을 실시하였고 소양강댐유역, 안동댐유역과 주요 도시의 엽면적지수의 월별, 년별, 계절별 추세를 분석하였다. 추세분석결과 월추세 분석에서는 장기간의 뚜렷한 변동성을 나타내지는 않았지만 겨울과 봄 보다는 여름과 가을에 식생의 밀도가 더 높은 계절적인 요인에 많은 영향을 받는 것을 볼 수 있었다. 시간변화 분석결과 계절변화를 제외한 특별한 장기변동을 확인할 수 없었으며 엽면적지수의 공간 변화는 정규식생지수가 보여주는 지형이나 위도의 변화와 밀접한 관계를 가지는 변화양상을 보여주지 않았다. 이는 농지 및 삼림 등의 인위적 조성으로 인한 엽면적지수의 공간변화도 양상과 관계있다 하겠다.

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추계학적 토양수분수지 모형을 이용한 Horton 지수 변동성 분석 (Analysis of Variance for Horton Index Using a Stochastic Soil Water Balance Model)

  • 박명우;김상단
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.474-474
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    • 2015
  • Horton 지수는 유역에 대한 수문순환의 특성을 정량화하는 지수로서 유역의 습윤량과 기화량의 비로 산출된다. 습윤량과 기화량은 토양 수분과 밀접한 관계를 가지므로 추계학적 거동에 따른 토양수분의 동역학모형을 파악하여 Horton 지수를 산출할 수 있다. 본 연구에서는 추계학적인 토양수분수지 모형을 이용하여 서울, 부산, 대구, 제주 지역을 대상으로 30년간 일 기상자료(강우량, 일 평균기온, 풍속, 상대습도, 일조시간)을 이용하여 Horton 지수를 각각 산출하였으며 Horton 지수에 대한 변동성 분석을 실시하였다. 분석 결과, 모든 대상 유역에서 기후의 계절성에 의하여 Horton 지수가 작아짐을 확인할 수 있었다. 하지만 습윤한 기후를 가진 서울과 건조한 기후를 가진 대구에서는 각각 연 강우량이 많거나 연 강우량이 적은 해에 Horton 지수에 미치는 기후의 계절성의 영향력이 줄어듦을 살펴볼 수 있었다.

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이노베이션 상태공간 지수평활 모형을 이용한 시간별 전력 수요의 예측 (Hourly electricity demand forecasting based on innovations state space exponential smoothing models)

  • 원다영;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제29권4호
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    • pp.581-594
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    • 2016
  • 본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

계절적 변동과 주가의 형성 : 계절적 단위근 (Seasonal Unit Roots in Stock Prices)

  • 이일균
    • 재무관리연구
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    • 제16권1호
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    • pp.171-191
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    • 1999
  • 시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.

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