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.
본 연구에서는 기온 자료를 필터링 기법을 이용하여 특정 임계치 이상이 되는 날짜를 산출한 후 계절 시작일과 계절 지속기간 변화를 분석하였다. 7개 기상 관측지점의 80년간(1921-2000년)의 관측 자료와 A1B 시나리오를 이용한 2040년대와 2090년대의 모델 전망 자료로부터 계절 시작일과 지속기간의 변화를 분석한 결과 봄과 여름의 시작일은 할라지고 가을과 겨울의 시작일은 늦어지는 경향을 보였다. 또한 이러한 경향은 2040년대보다 2090년대의 경우에 더 두드러질 것으로 전망되었다. 봄 시작일과 겨울 시작일의 변화 특성은 위도가 낮을수록 더 현저히 나타나고 여름 시작일은 해안보다는 내륙에서 더 발리 진행되었다. 전 분석 지점에서 지구온난화 및 도시화에 의해 여름 지속기간은 증가하는 추세이고 겨울 지속기간은 감소하는 추세였다. 여름과 겨울 지속기간은 위도가 낮을수록 여름철이 겨울철보다 긴 특성을 보였으며, 여름 시작일이 가장 빨랐던 대구 지점이 가장 긴 여름 지속기간을 보였다. 특히, 1990년대부터 겨울 지속기간이 크게 감소하면서 여름과 겨울 지속기간의 차이는 더 커졌다. 비슷한 위도대의 경우 여름과 겨울 지속기간 차이는 내륙보다 해안지역에서 더 컸다. 특히, 남해안과 동해안에 위치한 강릉, 부산, 목포 지점들은 여름철은 길어지고 겨울철은 짧아지는 경향이었으며, 모델 자료에 근거한 2090년대에는 겨울철이 사라질 것으로 전망되었다.
최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 pan 증발량 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 1990년까지 의 pan 증발량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 pan 증발량 추세를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 pan 증발량은 56개 연구지역 중에서 38개 연구지역에서 감소추세를 보이고 있고, 1월 평균 일별 pan 증발량의 경우 33개 연구지역에서 pan 증발량 감소추세를 보이고 있다. 4월의 경우 38개 지역에서 증가추세를 보이고, 7월의 경우 47개 지역에서 감소추세를 보여서, 전반적으로 감소추세를 보이고 있다. 10월의 경우 35개 지역에서 증가추세를 보여서 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 연별과 1월, 7월은 pan 증발량이 감소추세를 보이고, 4월과 10월은 증가추세를 보이고 있다. 또한 인근에 위치한 권역별로도 다른 추세를 보이는 것으로 나타나서 지리지형적 요인이 pan 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 11개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 pan 증발량 자료와 기후요소자료를 수집하여 추세분석을 실시한 결과, 기온, 상대습도 그리고 풍속추세는 연별이나 월별 pan 증발량 추세와 서로 같거나 또는 상이한 경향을 보이나, 일사량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 동일한 경향을 보이고, 강수량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 상반된 경향을 보였다.
본 연구에서는 약 100년 기상 관측 자료가 축적된 강릉의 기온과 강수량 자료를 중심으로 기후변화 추세를 분석하여, 강원 지방의 기후변화 경향을 파악하고자 하였다. 지난 98년(1912~2009년)간 강릉의 연평균 기온은 $1.4^{\circ}C$ 상승하였으며, 연강수량은 14.7% 증가하였다. 강수일수는 감소하였고, 강수량은 증가하여 결과적으로 강수강도가 증가하였다. 기온 자료를 기준으로 정의된 자연계절의 변화를 보면 봄과 여름의 시작일이 빨라졌고, 가을과 겨울의 시작일은 늦어졌다. 또한, 여름은 한 달 정도 길어졌고, 겨울은 한 달 가량 짧아졌다. 강원도 7개 기상 관측 자료를 평균한 강원 지역의 연평균 기온은 지난 37년(1973~2009년) 동안 $0.8^{\circ}C$ 상승하였고, 연평균 강수량은 21% 증가하였다. 지역별로 살펴보면 연평균 기온의 경우 원주에서 $1.6^{\circ}C$로 가장 높은 상승 추세를 보였고, 속초에서 $0.4^{\circ}C$로 가장 낮은 상승 추세를 나타냈다. 연강수량의 변화 추세는 대관령에서 22.2%로 가장 높게 나타났고, 원주가 12.0%로 가장 낮았다.
코로나19의 일일 확진자 수는 천명 후반대에서 2천명대를 유지하고 있으며, 백신접종률이 증가함에도 불구하고 확진자수가 쉽게 줄어들지 않는 상황이다. 변이바이러스는 계속해서 등장하고, 현재는 뮤 변이 바이러스까지 국내에 유입되었다. 본 논문은 코로나 예방전략을 위해 SARIMA 모델을 통해 코로나19 국내 확진자 수를 예측한다. ADF Test와 KPSS Test를 통해 데이터에 추세와 계절성이 있음을 확인한다. SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,S)의 p, d, q, P, D, Q의 값은 모형 차수결정 정리로 파라미터를 추출한다. ACF와 PACF를 통해 p, q 파라미터를 추론한다. 차분, 로그변환, 계절성제거 등을 통해 데이터를 정상성 형태로 변환하고, 도식화 하여 파라미터를 도출하고, 계절성이 있다면 S를 정하고, SARIMA P,D,Q를 정하고, 계절성을 제외한 차수에 대해 ACF와 PACF를 보고 ARIMA p,d,q를 정한다.
1960년대 초부터 미 국립항공우주국(NASA)에서 기상위성을 지구궤도에 올리면서 시작되고 우주개발 선도국들에 의해 수 없이 발사되어 지구상공을 선회하고 있는 각종 실험위성, 자원탐사위성들로부터 이전까지만해도 지엽적이고 단편적인으로 알려지던 지구환경현황들이 이제는 지구전체에 대한 시시각각의 정보로 확대되고 있다. 기상위성들에 장착된 Sensor들로는 구름과 기상현상의 분포는 물론이고 각 대양의 해수면 온도 분포들이 파악되고 있으며 식물지수에 의한 지상의 식물분포의 계절적 변화양상에서 열대림의 사막화 추세들까지도 분석된다. 특히 위성탐사에 의한 남극 오존홀 (Ozone Hole)의 확인은 최근악화 되고 있느 swlrnchs 환경문제에 대한 커다란 주의를 환기시켜 주었다. 대양의 Phytoplankton 분포가 계절에 따라 위성자료에 의해 분석되므로서 해양의 생산능력(Productivity)의 변화도 알게되고 있다. 해양수면의 높이를 측정했던 초단파(microwave)영역의 SAR 자료는 구름을 투과하여 지구표면을 전천후 Monitoring할 수 있는 다음 세대의 Sensor로 각광을 받고 있으며 앞으로 유럽과 일본, 카나다, 소련 등에서 이들 새로운 Sensor들이 탑재 될 자원탐사 위성(ERS)과 RADASAT 등의 위성이 계속해서 개발되고 있어 이들에 의한 지구환경상태 진단은 크게 각광받게 될 것이다. 그외에도 해면풍 운량, 총강우량 분포, 대기 투명도, 대기의 열수지등의 계절적 변화에 대한 인공위성자료 해석을 통하여 지구의 온난화nas제가 본격적으로 ud가되고 있다. 또한 자원탐사위성인 Landsat 과 SPOT 등의 위성에 의해서는 각대륙의 토지 이용도 변화, 토사의 이도, 지질도 작성, 입체도 제착등과 농산물수확량의 예측있어서 괄목할 만한 발전이 계속되고 있다. 더욱이 NASA와 일본, 유럽등에서 지구관측을 위해서 준비하고 있는 각종 지구관측위성(EOS)들이 실용화 될 2000년 대에는 일반 지구환경감시는 물론 수계환경 감시 체계구축에 획기적인 진전이 있을 것으로 기대된다.
보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.
한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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