• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.733-745
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• 2010

Seasonality of hydrologic extreme variable is a significant element from a water resources managemental point of view. It is closely related with various fields such as dam operation, flood control, irrigation water management, and so on. Hydrological frequency analysis conjunction with partial duration series rather than block maxima, offers benefits that include data expansion, analysis of seasonality and occurrence. In this study, nonstationary frequency analysis based on the Bayesian model has been suggested which effectively linked with advantage of POT (peaks over threshold) analysis that contains seasonality information. A selected threshold that the value of upper 98% among the 24 hours duration rainfall was applied to extract POT series at Seoul station, and goodness-fit-test of selected GEV distribution has been examined through graphical representation. Seasonal variation of location and scale parameter ($\mu$ and $\sigma$) of GEV distribution were represented by Fourier series, and the posterior distributions were estimated by Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation. The design rainfall estimated by GEV quantile function and derived posterior distribution for the Fourier coefficients, were illustrated with a wide range of return periods. The nonstationary frequency analysis considering seasonality can reasonably reproduce underlying extreme distribution and simultaneously provide a full annual cycle of the design rainfall as well.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.5
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• pp.7-16
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• 2000

This paper is focused on verifying time-space repetition of the highway accident and finding the their causes and deterrents. We classify all months into several seasonal groups, develop the model for each seasonal group and analyze the results of these models for Joong-bu highway. The existence of seasonal effect is verified by the analysis or self-organizing map and the accident indices. Agglomerative hierarchical cluster analysis which is used to decide the seasonal groups in accordance with accident patterns, winter group, spring-fall group. and summer group. The accident features of winter group are that the accident rate is high but the severity rate is low. while those of summer group are that the accident rate is low but the severity rate is high. Also, the regression model which is developed to identify the accident Pattern or each seasonal group represents that the season-related factors, such as the amount of rainfall, the amount of snowfall, days of rainfall, days of snowfall etc. are strongly related to the accident pattern of evert seasonal group and among these factors the traffic volume, amount of rainfall. the amount of snowfall and days of freezing importantly affect the local accident Pattern. So, seasonal effect should be considered to the identification of high-risk road section. the development of descriptive and Predictive accident model, the resource allocation model of accident in order to make safety management plan efficient.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.14 no.1
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• pp.26-32
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• 2007

Objectives: Angiotensin-converting enzyme (ACE) gene polymorphism has been reported to be associated with depression and therapeutic outcome in depression. The purpose of this study was to determine whether ACE gene polymorphism is associated with seasonal variation in mood and behavior in a young Korean college student sample. Methods: 297 young Korean medical students were recruited in this study. All subjects were free of major medical and psychiatric problems. They were genotyped for the ACE gene polymorphism and evaluated the seasonal variation in mood and behavior by the Seasonality Pattern Assessment Questionnaire (SPAQ). Results: Global Seasonality Score (GSS) of SPAQ between three genotypes were not different. However, comparison of the group that showed seasonality of mood and behavior during winter with the group that did not showed seasonality indicated significant difference in genotype distribution ($x^2=6.79$, p=0.034). The D allele non-carrier (ll genotype) frequency was significantly higher in winter seasonality group than non-seasonality group ($x^2=6.59$, p=0.010；odds ratio [OR]=2.27, 95% confidence interval [CI] 1.20-4.28). Conclusion: These results suggest that the ACE gene polymorphism is related to winter-type seasonality in a Korean population.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2020.08a
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• pp.31-31
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• 2020

본 연구는 대표적인 봄 꽃 식물인 진달래(Rhododendron mucronulatum Turcz.)의 개화시기를 예측하기 위해 지난 9년간(2011년-2019년) 주왕산 지역에 생육하는 진달래의 식물계절자료(파열·개화·개엽·만개·낙엽)와 기상자료(일평균기온·일최고기온·일최저기온)를 토대로 이탈리아 생물기상연구소(IBMET)의 Chill Day 개화 예측모형인 생물계절모형을 실시하였다. 생물계절모형에 의한 예상 발아일간 편차의 제곱을 최소로 하는 조합은 기준온도 5℃, 저온요구량과 가온요구량은 97.94로 나타났다. 즉, 휴면해제일로부터 기준온도 5℃로 Chill Day를 누적시켜 97.94에 도달하는 날짜가 낙엽~내생휴면해제일이자 내생휴면해제일~발아기간까지의 값이며, 내생휴면해제일을 기점으로 개화일까지 102.93이 개화에 필요한 가온량으로 나타났다. 2011년부터 2019년까지 개화예상일을 기상청 회귀모형을 실관측기온에 적용한 결과 오차는 MAE=1.44이며, 생물계절모형을 적용할 경우 오차는 MAE=1.39, 기준온도 5℃일 경우 MAE=4.23, 기준온도 6℃일 경우 MAE=5.47, 기준온도 7℃일 경우 MAE=5.05로 나타나 생물계절에 의한 관측과 기상청의 회귀모형이 가장 유사한 것으로 나타났다. 가장 최근인 2018년과 2019년의 기상청 회귀모형와 생물계절모형의 개화 예측일을 비교한 결과, 2018년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 30일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 26일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 4월 2일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 3일에 개화를 시작하여 생물계절모형과 매우 유사함을 확인하였다. 2019년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 25일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 8일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 3월 29일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 5일에 개화를 시작하여 오히려 생물계절모형과 더욱 유사함을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.16 no.4
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• pp.27-45
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• 1994

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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.953-959
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• 2002

계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.

• Korean Deer Journal
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• no.24
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• pp.4-11
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• 1995

꽃사슴에 있어서 계절간 소화율의 차이와 사료의 통과속도와의 관계를 암사슴 4두를 공시하여 겨울과 여름에 각각 실시하였다. 사료의 통과속도는 Cr염색법을 이용하였고, 또한 비중별(0.91, 1.20, 1.55, 2.10g/ml) 통과속도의 차이를 규명하기 위하여 plastic particle(PP)를 이용하여 조사하였다. 건물, 유기물, 조단백질 그리고 NDF의 소화율은 겨울철보다 여름철이 높은 경향이었으나 유의적인 차이는 없었다(P>0.05). 그리고 분중의 경시적인 Cr 회수율과 누적회수율에서 계절간에 차이가 나타나지 않았다. 비중별 회수율에 있어서도 계절간의 차이는 나타나지 않았으나, 비중간의 차이는 유의성 있는 차이(P<0.05)를 보였다. 비중 0.90에서는 모든 사슴이 $6\%$의 미만의 낮은 회수율을 보였으나 1.20이상부터 회수율은 높아졌고, 비중 2.10의 PP는 $75\%$ 이상이 회수되었다. 그리나 비중 1.20과 1.55의 PP는 개체간 변이가 심하게 나타나 최대 $95.1\%$에서 최저$1.3\%$의 범위를 보였다. 반추에 의한 이빨자국을 기초로 반추율을 조사한 결과, 비중 0.90의 PP는 약 $70\%$ 반추율을 보였으나 비중 2.10의 PP는 $5\%$미만의 반추율을 나타내어 비중이 높을수록 반추되지 않고 보다 빨리 2-3위구를 통과하기 때문에 통과속도가 빨랐던 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.21-21
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• 2019

본 연구에서는 국내 주요 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System; ASOS)의 강수 자료에 CSEOF 분석(Cyclo-stationary Empirical Orthogonal Function Analysis)을 적용하여 주요 성분(principle component)을 추출한 후 이를 분석하여 국내 강수의 계절적 순환 특성을 평가고자 하였다. ASOS 자료로는 전국 131개의 ASOS 중에 40년 이상의 월 강수량 자료가 구축되어 있는 47개 지점의 자료를 이용하였다. 수집한 자료의 기간은 1978년부터 2018년까지이다. 강수 자료의 월별 공간적인 강수 분포 특성을 파악하기 위해 시간적인 순환성을 고려한 CSEOF 분석을 수행하였다. 강수자료의 주성분을 추출해본 결과, CSEOF 분석의 경우 첫 번째 CSEOF 외의 다른 CSEOF들의 원자료 설명 비율 또한 작지 않게 나타나 다양한 강수 변동 특성을 평가할 수 있음을 확인하였다. 8월의 2nd CSEOF는 한반도 전체의 강수가 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 라니냐가 7-8월 한반도 강수에 미치는 영향과 유사하다. 아울러 9월의 2nd CSEOF 결과 또한 남부를 중심으로 전체적으로 감소하는 경향이 나타남. 이는 엘리뇨 발생 시 9월의 강수 패턴과 비슷한 것으로 확인되었다. 뿐만 아니라, 우리나라에 영향을 미친 주요 태풍과 CSEOF의 상관관계도 검증할 수 있었으며, 장마와의 관계도 발견할 수 있었다. 향후, CSEOF 분석 결과에 해석방법이 개발된다면, 보다 다각적인 측면에서의 강수 계절적 순환 특성 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.29-29
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• 2015

수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.91.2-91.2
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• 2010

지면-대기상의 관계에서 지중온도와 토양수분의 역할이 중요함에도 불구하고 이들 변수의 다양한 시공간적 변동성, 관측자료의 한계, 관련자료 및 이해 부족 등으로 인하여 아직까지 체계적인 연구가 이루어지지 못하고 있다. Idso 등(1975)에 의해 처음 토양수분과 지중온도에 대한 연구를 시작으로 Lakshmi 등(2003)은 지중온도가 토양수분과 역의 관계를 가짐을 도출하였으며 이를 이용한 선형회귀분석을 수행하여 토양수분을 예측하였다. 기존연구를 바탕으로 본 연구에서는 설마천 타워(Flux tower)에서 기록된 지중온도와 토양수분 자료를 이용하여 사계절에 따른 상관관계를 분석하였다. 조사기간 동안 토양수분은 봄부터 가을까지의 경우 지중온도가 강한 음의 상관계수를 가지는 반면 겨울의 경우 지중온도와 강한 양의 상관계수를 가지는 것으로 판단이 되었다. 즉, 계절에 따라 지중온도와 토양수분의 관계가 차이가 있음을 알 수 있다. 또한, 본 연구에서 토양수분에 대한 지중온도의 계절별 선형적 관계를 도출하였으며 지표상의 물 에너지 순환에 대한 보다 나은 이해를 줄 것으로 사료된다.