본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.
수문 분석과 갈수기 유량 산정, 가뭄관리에 직접/기저 유출 분리 및 평가는 매우 중요하며, 이러한 분석을 위하여 많은 모형들이 개발되었고, 실제 유역에 적용되어 연구에 이용되고 있다. 이들 중 Baseflow filter program(BFlow)을 이용한 감수곡선의 Alpha factor 산정 방법이 직접/기저 유출 분리에 널리 이용되고 있다. 하지만 BFlow는 장기 유량 자료를 이용하여 그 유역을 대표할 수 있는 Alpha factor 만을 제시하고 있기 때문에, 계절별/연별로 변화하는 감수곡선의 특성을 정확히 반영하기에는 많은 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 계절별로 변화하는 감수곡선 특성을 조금 더 정확하게 실제 유역에 적용하기 위하여 BFlow 프로그램이용, 장기간의 유량 특성을 분석하여 계절별 Alpha factor를 산정하고 이를 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형에 적용하여 기존의 방법과의 차이를 분석하였다. SWAT 모형의 경우 alpha factor가 실제로는 Hydrologic Response Unit (HRU) 별로 활용되기 때문에, 계절별 Alpha factor 산정이 미치는 영향이 실제로 다소 크게 분석되었다. 특히 본 연구에서는 저유량 부분의 차이를 면밀히 분석하여 Alpha factor 저유량 산정에 미치는 영향을 파악하고자 하였으며 이는 SWAT 모형의 단점인 저유량 산정을 개선하는데 기여할 수 있으리라 판단된다.
온도의 변화에 따라 계절이 뚜렷하게 구분되는 지역에서 VOC (volatile organic compound, 휘발성 유기화합물)의 계절적 농도는 겨울에 농도가 높고 여름에 낮은 거동을 나타낸다. 이러한 농도 경향에서는 단지 겉으로 나타나는 농도의 절대치로는 계절적 농도 거동에 영향을 주는 요인들을 파악하기 어렵다. 이 연구에서는 측정된 농도가 지니고 있는 계절적 특성을 유추하기 위한 간접적 방법으로 주요 성분들의 농도비를 이용하였다. (중략)
전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.
이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.
Barotropic Model을 이용하여 바람의 계절변화에 따른 대마난류의 형성을 살펴보았다. 모델 격자간격은 위도와 경도방향 모두 $0.25^{\circ}$로 하였고 바람은 Hellerman & Rosenstein (1983)의 바람을 이용하였다. 모델결과에 의하면 대마난류는 대만해협이 음의 유선함수 (Stream Function) 값을 갖는 동계 (10월-3월)에는 쿠로시오로 부터 직접 분기되어 형성되며 대만해협이 양의 유선함수값을 갖는 하계 (4월-9월)에는 대만해협을 통해 유입된 대만난류가 대마난류의 기원으로 나타난다. 이러한 대만난류 유입경로의 계절변화는 쿠로시오 수송량의 계절변화에 의한 것이 아니라 연해 (동지나해) 에서의 바람의 계절변화에 의해 야기되는 것으로 사료된다. 대한해협과 대만해협에서의 수송량과 쿠로시오의 수송량변화는 각각의 최대, 최소값만을 고려하면 쿠로시오와 대한해협에서의 수송량 변화는 약 $180^{\circ}$의 위상차를 갖으며, 대만해협에서의 수송량변화는 북풍계열의 바람이 우세한 동계를 제외하고는 쿠로시오의 수송량변화와 같은 위상을 갖는다.
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.
경제정책과 관련하여 경제시계열을 작성하는 중요한 목적중 하나는 순환변동을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 것이다. 그런데 월별 또는 분기별로 작성되는 경제시계열은 계절변동 및 불규칙변동으로 인해 순환변동 등 기조적 변화를 잘못 파악하기 쉽다. 경제시계열의 기조적 변화를 파악하기 위해서는 원래의 경제시계열에서 계절변동, 불규칙변동을 분해 후 제거해서 분석해야 한다. 이 논문에서는 웨이블렛(wavelet)을 이용하여 시계열을 분해하고 이를 통해 경제시계열의 순환변동 등을 구하고 분해 요소들을 따로 예측한 후 결합된 예측을 시도한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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