경기변동(景氣變動)에 대한 중요한 판단자료인 산업생산지수(産業生産指數)는 음력에 따르는 구정, 추석 등의 기간 및 시점변동으로 계절적 요인이 불규칙하게 나타나게 되고, 이로 인하여 지수(指數)의 분석에 혼란이 야기되고 있다. 산업생산지수(産業生産指數)의 계절변동(季節變動)은 일차적으로 근로일수(勤勞日數)에 그 원인이 있는 것으로 판단된다. 본고(本稿)에서는 통상의 계절조정방법 대신에 근로일수를 고려하여 1일당 생산을 기준으로 산업생산을 분석하였다. 근로일수(勤勞日數)는 확정적(確定的)(deterministic)인 성격을 가지고 있어 계절성(季節性)의 변동에 대한 예측(豫測)이 가능할 뿐 아니라, 1일당 생산을 고려할 경우 각 관측치의 시간적 길이를 동일하게 함으로써 생산과 재고의 관계를 설정하는 것이 용이해진다. 생산(生産)과 재고변화(在庫變化)만을 이용한 간단한 오차수정모형(error correction model)을 설정하여 생산의 표본외구간(標本外區間) 예측(豫測)(out of sample forecasting)을 수행한 결과, 근로일수(勤勞日數)로 조정하였을 경우 예측력이 현저히 개선됨을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.41-50
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2009
1990년대 들어 정보통신산업을 중심으로 기술혁신이 급속히 진행되면서 고정가중법에 의한 실질 GDP 통계의 현실반영도가 저하됨에 따라 연쇄가중법의 도입 필요성이 대두되고 있다. 연쇄가중법의 도입은 전기비 성장률의 작성 기준이 되는 계절조정계열산출에도 영향을 미치게 되며 특히 연간법, 특정분기법, 전년 동분기법 등 분기 연환지수의 연결방식에 따라 시계열의 계절패턴이 달라질 수 있어 이를 적절히 반영할 수 있는 계절조정방법을 필요로 한다. 또한 연쇄계절조정계열은 연쇄가중법 적용 후 사후적으로 계절조정을 실시하는지 아니면 계절조정계열을 대상으로 연쇄가중법을 적용하는지 등 적용순서에 따라 산출 결과에 차이가 발생할 수 있다. 국민소득통계를 이용한 시산결과 우리나라에서는 연간법에 의해 분기 연쇄지수를 산출하고 사후적으로 계절조정을 실시하는 것이 가장 바람직한 것으로 평가되었다.
급증하고 있는 전력수요에 대한 신뢰성 있는 예측은 합리적인 전력수급계획 수립 및 운용에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 전력수요량과 밀접한 연관성이 있는 온도를 어떠한 형태로 고려할 것인지, 또한 4계절이 뚜렷하여 계절별 기온 차가 많이 나는 우리나라의 특성을 어떻게 고려할 것인지에 대하여 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 사용하였다. 모형의 성능비교 결과는 냉 난방지수와 계절요인을 동시에 고려하면서 큰 변동성을 잘 고려해줄 수 있는 Reg-AR GARCH 모형이 가장 우수한 예측력을 나타냈다.
본 연구에서는 부산 북항의 장래 물동량을 시계열 모형을 이용하여 정량적으로 예측하였다. 항만물동량을 화물의 특성에 따라 크게 컨테이너, 유류, 일반화물 3가지로 구분하였다. 북항의 물동량 예측에서는 먼저 기존 물동량의 계절지수를 산정하고, 지수평활모형과 ARIMA모형 중에서 최적모형을 선정하였다. 이를 통해 추정된 각 화물별 해당연도의 물동량에 계절지수를 적용하여 물동량을 월별로 산출하였다. 2011년과 2015년의 컨테이너 예측 물동량은 각각 21,390만톤, 23,144만톤이며, 이는 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 7.4%, 16.2%로 증가한 것이다. 유류화물의 물동량은 동일하게 약 705만톤으로 2007년 대비 약 4.7% 증가하는 것으로 나타났으나 2002년의 물동량보다는 낮을 것으로 예측되었다. 그리고 일반화물의 물동량은 약 805만톤으로 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 0.74%, 0.75% 감소할 것으로 나타나 2007년과 거의 비슷한 수준을 유지할 것으로 예측되었다. 향후 북항에서 처리될 것으로 예측된 전체 항만물동량은 2011년과 2015년에 각각 22,900만톤과 24,654만톤으로 예상되었다. 이는 2007년 대비 각각 약 7.0%, 15.2% 증가한 물동량이다. 이러한 물동량의 증가는 컨테이너화물의 견인차 역할로 인한 결과로 예측되었다. 또한 북항 전체의 장래 월별 물동량을 보면 4월에 가장 많고, 2월에는 가장 적을 것으로 나타났다.
본 연구는 봄 식물계절지수와 기온지표와의 관계를 알아보기 위해 지난 9년간(2010년-2018년) 대구수목원, 팔공산, 주왕산, 가야산에 공통적으로 생육하는 소나무(Pinus densiflora), 일본잎갈나무(Larix kaempferi), 신갈나무(Quercus mongolica), 진달래(Rhododendron mucronulatum), 생강나무(Lindera obtusiloba), 당단풍나무(Acer pseudosieboldianum) 6종을 대상으로 발아, 개화, 개엽의 봄 식물계절시기의 변화 경향과 기온간의 관계를 파악하였다. 기온의 변화는 9년동안 2월보다 3~4월의 월평균기온이 증가하였으며, 지역별로 수목원과 팔공산의 평균기온이 높았다. 발아, 개화, 개엽은 수종별로 생강나무가 가장 빠르며 소나무가 가장 느렸고, 지역별로 수목원에서 가장 빨리 식물계절시기가 도래하였다. 봄 식물계절시기는 -1.267~-6.151일/9년 정도 앞당겨지고 있는 경향을 보이는데 소나무(-6.151일/9년)가 가장 크며, 진달래(-1.267일/9년)의 변화율이 가장 낮았다. 발아, 개화, 개엽에서 모두 유의한 값을 보이는 수종은 진달래와 소나무로서 이들은 1월~3월 평균기온과 상관관계를 보였다. 봄 식물계절지수(SPI)의 시계열 변화를 확인한 결과 4개 지역의 변화율이 모두 음의 값으로 식물계절 시기가 모두 빨라지고 있었다. 그 중 수목원, 팔공산 및 가야산과 같은 내륙지역일수록 변화율이 컸으며, 다소 거리가 떨어진 주왕산의 경우 변화율이 조금 낮게 나타났다.
본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, ARARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중 평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.
시계열자료에는 흔히 대부분의 자료에서 벗어나는 이상치들이 포함되어 있는데, 이러한 자료는 관측치들 사이의 종속구조로 인해 분석과정에 영향을 끼칠 수 있고, 특히 연속시점에서 발생하는 경우에 그 영향이 매우 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치(PO)가 Winters 계절지수모형의 분석과정에 미치는 영향을 유도하고, 예측 평균제곱오차(MSFE)를 구하여 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 제시하였다. 또한, 실제자료를 이용하여 연속이상치의 영향을 실증적으로 분석하였다.
기후변화는 우리생활에서 많은 영향을 줄 것으로 예측되고 있다. 산불 또한, 발생 빈도와 강도 면에서 상당한 영향을 받을 것으로 예측된다. 본 연구에서는 기후변화모형(GCM)과 캐나다 산불 기상 지수의 미세연료 수분지수를 활용하여, 우리나라에서 기후변화 후 예측 되는 산불 발생의 가능성과 산불 계절의 변화를 예측하여, 향후 산불 방제 정책의 기본 자료로 삼고자 하였다. 밸런스형 사회가 유지될 경우의 미세 연료 수분 지수의 분석 결과, 산불 계절이 현재 보다 변화하는 것으로 나타나 이에 대한 사전 대비가 필요한 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 기후요소와 대기 에어로졸이 한반도 식물계절학적 특성에 미치는 영향을 위성자료 분석을 통해 규명하는 것이다. 매일 관측되는 위성관측 자료의 분석을 통해 지표관측이 갖는 식물계절학적 연구상의 시계열적 한계를 극복하고자 하였다. 연구결과에 따르면, 분석된 4개의 주요 산림생태계 중 상록수림, 낙엽수림, 초지는 서로 유사한 식물계절학적 특성을 보인 반면, 혼합림의 생장 패턴의 연도별변화는 상이하게 나타났다. 식생지수(VI)의 연중 진폭이 큰 삼림은 VI 연중 최대치에 보다 빨리 도달하는 것으로 조사되었지만, 동일 삼림생태계 내에서는 시계열적인 관련성이 나타나지 않았다. 식생지수의 위상(phase)은 VI 최대치가 관측되는 연중 시점을 의미하는데, 기온의 변화와 강한 상관성을 보였다. 에어로졸 광학두께(AOT)의 시계열변화는 연도별 변화뿐만 아니라 계절적 특징을 강하게 나타내었다. 일반적으로, 에어로졸 농도는 늦봄부터 초여름에 걸쳐 가장 높게 나타났다. 하지만 AOT의 연도별변화 패턴은 진폭과 위상 변화 측면에서 식생지수와 통계적으로 강한 상관관계를 보이지 않았다. 단지, AOT의 연중 진폭(amplitude)이 식생지수의 진폭과 미약한 상관관계를 보인 결과로 볼 때, 전반적인 에어로졸의 농도 변화가 식생활동에 영향을 미칠 개연성이 있다고 판단된다.
최근 북한지역에 발생한 홍수와 가뭄 등 심각한 자연재해의 원인이 악화된 식량난으로 인한 과도한 산림의 훼손으로 추정되고 있어 북한 지역의 산림 생태계에 대한 연구의 필요성을 더욱 확인하는 계기가 되고 있다. 위성자료로부터 얻을 수 있는 식생지수(NDVI)는 농작물, 초목, 산림등과 같은 중요한 식생자원을 모니터링 하기 위해 설계된 도구로 식생의 활력도를 정량적으로 표현할 수 있다. 또한, 식생지수는 개략적인 식생을 파악하는데 주로 사용되기 때문에 초기조사에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 개마고원지대를 포함하는 표고 1000m 이상의 한대림지대의 산림식생에 대해 9년(2000~2008)간의 시계열 MODIS영상에서 나타나는 식생지수의 생물계절 특징을 분석하였다. 식생이 성장하기 시작하는 시기(the beginning of the growing season)는 5월 9일 이후부터 5월 25일 사이의 기간으로 나타났고, 식생의 휴면 시기(the end of growing season)는 9월 14일부터 9월 30일 사이 기간으로 관측되었다. 이는 4월 초에 시작하고 10월에 사라지는 한반도의 일반적이 식생패턴보다 성장은 한달 늦게, 휴면은 한달 이르게 한다는 것이 확인되었다. 또한, 8월 초순의 NDVI 값이 9년 동안 계속적으로 가장 높은 값을 보여주고 있다. 이것은 개마고원지역 및 주변 한대림 지대는 7월 말에서 8월 초순에 식생이 가장 활발한 것을 의미한다. 9년 동안 전반적인 식생지수는 0.2~0.9 값을 보였고, 특이할 점은 9년 동안의 평균적인 NDVI 값에 비해 2002년의 식생의 활동이 봄에 빨리 개화하고 가을에 일찍 지는 패턴을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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