• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.231-242
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• 2016

시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.133-146
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• 2014

2012년중 미국 상무부 센서스국에서 X-12-ARIMA와 TRAMO-SEATS를 동시에 이용할 수 있는 계절조정 프로그램인 X-13ARIMA-SEATS을 공개하였다. 미국을 포함한 각국통계작성기관은 X-12-ARIMA에서 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하여 계절조정통계를 작성해가고 있다. 따라서 우리나라에서도 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하는 방안을 마련할 필요가 있다. 이 논문에서는 국민소득, 국제수지, 통화통계에 대해 X-13ARIMA-SEATS 프로그램을 통해 계절조정통계를 필터를 달리하여 작성한 후 이를 X-12-ARIMA에 의한 계절조정통계와 비교하였다. 비교 결과 X11필터를 적용한 X-13ARIMA-SEATS에 의한 계절조정은 X-12-ARIMA에 의한 계절조정과 차이가 작게 나타나 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로의 빠른 전환이 가능할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.997-1021
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• 2010

본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1988년도 제7회 대기보전학술대회 요지집
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• pp.33-34
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• 1988

• 대한지리학회지
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• 제43권1호
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• pp.36-51
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• 2008

지구 온난화는 농업, 수산업, 임업, 보건 등 사회 여러 분야에 걸쳐 인간에게 영향을 미치고 있으므로 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 방안을 모색하는 일은 우리에게 당면한 과제이다. 이를 해결하기 위해서는 현재 기후를 정확히 분석하는 것뿐만 아니라 미래 기후를 전망하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 30년간$(1971\sim2000)$의 관측 자료와 IPCC SRES A1B 시나리오에 근거한 2090 년대$(2091\sim2100)$ 전망 자료에 로패스 필터링 기법을 적용하여 계절 시작일 및 계절 지속기간의 공간 분포 변화를 분석하였다. 계절 시작일의 공간 분포를 보면, 봄과 겨울 시작일은 위도, 지형 및 해양의 영향을 많이 받으나, 여름과 가을 시작일은 위도에 의한 영향은 거의 없고, 해양과 지형에 의해서만 일부 영향을 받는다. 2090년대의 계절 시작일을 보면, 남해안과 동해안 및 남부 내륙 지역에서는 현재보다 봄은 40일 정도, 여름은 $25\sim30$일 정도 빨리 시작되며, 가을은 20일 정도, 겨울은 50일 정도 늦게 시작될 것으로 전망되었다. 또한 계절 지속기간을 보면, 2090년대에는 남해안과 동해안 및 남부 지방에서 겨울철은 더 짧아지고 여름철은 더 길어질 것으로 전망되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-24
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• 1971

본(本) 연구(硏究)는 사진상(寫眞上)에 나타난 수종(樹種)을 구분(區分)하는데 있어 판독(判讀)의 기초인자(基礎因子)가 되는 색조(色調)에 대(對)한 변화관계(變化關係)를 구명(究明)한 것으로 실험결과(實驗結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 범색성(汎色性) 필름에다 황색(黃色)필터와 적색(赤色)필터를 각각 결합(結合)하여 계절적(季節的)으로 입체사진(立體寫眞)을 촬영(撮影)하여 사진상(寫眞上)에 나타난 향나무와 수원사시나무에 대(對)하여 그 색조(色調)와 농도(濃度)를 분석(分析)하였다. 2. 색조측정(色調測定)은 2가지 방법(方法)을 적용(適用)하였는데 : 가. 색조(色調)스켈을 사용(使用)하여 수종(樹種)에 대(對)한 색조(色調)를 스켈에서 읽어 기록(記錄)하였고 판독자(判讀者) 9명(名)에 대(對)한 측정치(測定値)의 평균(平均)은 표(表) 1과 같다. 나. 자동농도측정기(自動濃度測定機)에 의(依)하여 주사(走査)그래프를 만들고 이것을 그림 4를 이용(利用)하여 절대농도(絶對濃度)로 환산(換算)하였다. (표(表)2) 3. 표(表) 1과 표(表) 2의 값을 갖고 분산분석(分散分析)하였드니 수종간(樹種間), 입목간(立木間) 계절간(季節間)에 유의차(有意差)가 있었다. 4. 색조측정치(色調測定値)와 농도측정치(濃度測定値) 보다 같은 경향(傾向)을 보여주고 있는데 결론적(結論的)으로 : 가. 향나무와 수원사시나무에 있어서 후자(後者)가 전자(前者)에 비(比)하여 계절(季節) 년도(年度)에 관계(關係)없이 더 암색(暗色)이였다. 나. 다만 낙엽(落葉)졌을때는 향나무가 더 암색(暗色)을 나타내고 있다. 다. 필터의 결합(結合) 관계(關係)를 보면 범색성(凡色性) 필름에다 황색(黃色)필터를 결합(結合)했을 때가 적색(赤色)필터를 결합(結合)했을때 보다 암색(暗色)이였다. 라. 수종(樹種)에 관계(關係)없이 노령(老令)인 수목(樹木)일 수록 암색(暗色)을 나타내고 있다. 5. 파형(波形)을 갖고 해석(解析)하긴 주사(走査)그래프에서 : 가. 수원사시나무의 것이 향나무의 것보다 기복(起伏)의 진폭(振幅)이 작고 항상(恒常) 하위(下位)를 찾이 한다. 나. 계절적(季節的)으로 보면 5월(月)20일(日)의 것이 가장 평활(平滑)하고 점차(漸次) 진폭(振幅)이 커져서 픽크(Peak)가 자주 일어 난다. 다. 필터의 결합(結合) 관계(關係)를 보면 황색(黃色)필터의 것이 적색(赤色)필터의 것보다 진폭(振幅)이 작아 픽크가 완만(緩慢)하다.

• 대한지리학회지
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• 제42권6호
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• pp.835-850
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• 2007

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1445-1447
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• 2000

본 논문에서는 철도 수요예측 문제의 유형을 목적에 따라 3가지로 분류하였고, 최근 철도자원을 재고관리 차원에서 접근하고자 하는 시각에 따라 분배모형으로써 적응필터를 사용하는 방법의 타당성에 대해 설명하였다. 또 철도 승객수요의 주요 특징을 분석하였으며, 철도 승객수요 예측의 요구사항 및 방법론을 대규모 재고관리 시스템의 일반적 요구사항에 따라 정리하였다. 영향인자에 대한 분석으로 요일별 계절변동 지수를 정량적으로 산정하였다. 적응필터를 이용한 철도 승객수요 예측의 예제를 제시하였으며, 예측에의 정확성에 대한 비교를 제시하였다.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.66.1-66.1
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• 2011

천체망원경을 이용한 측광관측은 주로 CCD를 이용하여 이루어지고 있으며, CCD를 이용한 측광관측은 CCD를 구성하는 픽셀마다 양자효율이 일정하지 않기 때문에 Flat 관측을 이용하여 보정을 하고 있다. 한편, Flat 관측은 주로 빈 하늘을 찍는 Sky Flat 방법을 이용하고 있으나, Sky Flat을 관측하는 방법은 계절에 따라 시작 시간이 다르고, 제한적인 관측 시간 내에 관측자의 판단으로 이루어지고 있는 실정이다. 특히 제한적인 관측시간은 관측자의 상당한 신중함을 요구하고 있어 노출시간 조절 및 시작 시간을 지나게 되면 Sky Flat 영상을 얻지 못하는 경우도 있다. 이러한 제약 조건에서 효율적인 Flat관측을 하기위해 AutoFlat 프로그램을 개발하였다. AutoFlat 프로그램은 5초 노출로 빈 하늘을 찍으며 관측된 이미지에서 정해진 하늘의 밝기가 되면 자동으로 노출 시간을 계산하고, 각각의 필터별로 관측을 하는 동시에 적절한 이름을 주어 자동으로 저장하게 되어 있다. 이번 연구에서 개발한 AutoFlat 프로그램은 관측자가 Flat 관측을 진행하지 않아도 안정적이면서 효율적인 Flat 관측을 수행하여 앞으로 CCD를 이용한 측광 관측에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.