본 연구는 다변량 통계 분석법을 이용하여 지리산 서부 천연림을 대상으로 산림 피복형을 분류하기 위해 실시하였다. 점표본법에 의한 식생자료를 바탕으로, 수종-표본점 곡선, 계층적 군집분석, 지표종분석, 다중판별분석 등의 다변량 통계 분석법을 이용하여 식생자료를 분석하였다. 수종-표본점 곡선에서는 산림 피복형 분류에서 전혀 영향력이 없는 수종들을 예외값으로 제거하였다. 예외값을 제외한 산림식생정보를 바탕으로 계층적 군집분석을 이용하여 연구대상지를 2~10개의 클러스터로 분류하였으며, 지표종분석을 통해 연구대상지의 적정 클러스터 수는 7개인 것으로 파악되었다. 이를 통계적으로 검증하기 위해 다중판별분석을 실시하였고, 91.3%가 정확하게 분류되어, 연구대상지 산림 피복형의 개수는 7개가 적당한 것으로 나타났다. 각 클러스터 상층의 우점수종 비율에 따라 신갈나무순림, 중생혼합림, 신갈나무-졸참나무림, 구상나무-신갈나무림, 들메나무림, 졸참나무림, 서어나무림으로 산림 피복형을 명명하였다.
이 논문에서는 카이제곱 구형 대칭성 검정을 제안한다. 이 검정은 검정통계량과 점근적 유의확률을 쉽게 계산할 수 있는 장점이 있다. 이 통계량의 구형 대칭성 가정하의 극한 분포를 도출하고 유한표본에서 잘 부합되는지 모의실험을 통해 살펴본다. 또한 다양한 대립분포에서 기존의 구형 대칭성 검정과 검정력을 비교하는 모의실험을 수행하며 마지막으로 실제 자료 분석 예제를 제공한다.
본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 수리지화학적 특성을 분석하고, 주성분 분석을 통해 얻어진 변수를 설명하는 수리지화학적 과정에 대한 해석, 그리고 각 성분과 주성분을 이용한 공간정보에 대하여 지구통계기법을 적용하여 연구지역 지하수의 유동 및 순환 과정을 해석하고자 하였다. 제주도 지하수의 수질에 가장 많이 영향을 미치는 성분은 Cl과 $NO_3$이었으며, 특히 농업활동에 의해 증가되는 $NO_3$는 지하수 성분 중 가장 큰 변동을 보여주었다. 다변량 통계분석법인 주성분 분석(PCA)에 의한 수리지화학적 특성 분석 결과, 초기 3개의 주성분은 전체 분산의 $73.9\%$를 설명하였다. 주성분 1은 용존 이온의 증가를 나타내며, 주성분 2는 탄산염 광물의 용해와 질산염 오염의 영향, 주성분 3은 양이온 교환반응과 규산염광물의 용해과정을 지시한다. 실험적 반베리오그램 유형 분석 견과 지하수 성분은 크게 두 그룹으로 분류되며 각각의 그룹에는 EC, Cl, Na, $NO_3$와 $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, Sr이 속한다 지하수 성분의 공간분포 특징을 조사한 결과, 전기전도도(EC), Cl, Na는 해수의 영향을 받는 해안가로 갈수록 증가하는 경향을 보여주며, $NO_3$는 농경지의 분포와 밀접한 상관관계를 가진다. 이들 성분은 또한 지형과도 상관성을 가지며 이는 지하수 함양과의 관련성을 나타낸다. 요인 크리깅 수행 결과 PCI은 Cl, Na, EC의 공간분포와는 다른 양상을 보여주는데 이는 pH, Ca, Sr, $HCO_3$가 PCI에 미치는 영향 때문인 것으로 분석되었다 서부지역에서는 PC2의 이상대가 길게 나타나며 이는 탄산염 광물의 용해와 관련이 있는 것으로 사료된다. 이상의 결과로부터 연구지역 지하수에 대한 다변량 통계분석 및 지구통계 분석 기법의 적용은 수질에 대한 복합적 정보의 정량화와 공간 특성을 해석하는데 사용될 수 있다.
본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 상관분석, 주성분 및 요인분석, 군집분석과 같은 통계분석을 통해 수질 특성을 분석하였다. 유기물질과 영양물질은 높은 상관관계를 가지고 있으며 봄철 및 가을철에 높게 나와 해당 계절에 대한 집중적인 수질 관리가 필요한 것으로 나타났다. 주성분 및 요인분석 결과 전체 분산의 82%를 유기물질, 영양물질, 자연, 기상 등 4개의 주성분으로 설명할 수 있으며 BOD, COD, TOC, TP 항목이 주요 영향요인으로 분석되었다. 군집분석 결과 계절별 유기물, 영양물질의 오염도를 고려하여 4개의 군집으로 분류하였으며 금호강 유역은 사계절 높은 오염특성을 나타내고 있었다. 따라서 지류 하천의 효과적인 수질 관리를 위해서는 시공간적 특성을 고려한 대책이 필요하며 다변량 통계기법은 수질 관리 및 정책 수립에서 유용하게 활용 가능할 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 태양광 발전량 예측에 필요한 일사량을 예측하기 위해 다양한 기상변수를 활용한 다중회귀, ARIMA, ARIMAX 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 사용된 변수와 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 일사량 예측에 적용하여 일사량을 예측한 결과 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량을 활용한 ARIMAX 모형의 성능이 가장 우수하였다.
금융 시계열 자료들 간의 상관계수는 자산의 배분, 위험관리 그리고 포트폴리오의 선택에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 상관계수들을 모형화하기 위해 단변량-GARCH 모형을 다변량-GARCH 모형으로 확장시킨 MGARCH류 모형들에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, CCC 모형 (Bollerslev, 1990)과 DCC 모형 (Engle, 2002)은 다른 모형들에 비해 추정해야 할 모수의 수가 작다는 이점으로 인해 분석에 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 국내 주가자료에 대해 CCC 모형과 DCC 모형을 적합시킨 후, 각 모형들에 대한 VaR(value at risk)와 사후검증(back-testing), 결합예측영역(joint prediction region) 등을 통하여 두 모형의 예측 능력을 비교해 보고자 한다.
일반적으로 타이어 제조공학에 있어서 측정되는 자료는 여러개의 설계인자와 성능 특성치가 사용된 다변량 자료행렬로 주어지는데, 이러한 자료행렬의 중요한 특성중의 하나는 각 반응값들이 서로 다른 것들과 높은 상관관곌르 가질 수 있다는 것이다. 따라서 본 연구는 이러한 복잡한 성격을 갖는 자료행렬의 분석에 적합한 biplot 작성의 수학적 이론을 알아보고, 또한 각 변수들의 구조적 특성 및 내재한 상호 관련성을 다변량 분산분석 biplot과 다반응치 희귀모형 biplot을 이용하여 포괄적으로 고찰하였다.
화학공정 설계에서 공정의 위험성 판단은 중요한 부분이다. 실제 화학공정에 사용되는 가연성 물질의 화재 및 폭발 위험성을 판단하는 인화점에 대한 예측은 그 방법 중의 하나이다. 본 연구에서는 2성분계 가연성 물질의 인화점에 대한 실험 자료를 이용하여 다변량 통계 분석법(partial least squares(PLS), quadratic partial least squares(QPLS))을 이용하여 2성분계 혼합물의 인화점을 예측하였고, 기존의 Raoult의 법칙과 Van Laar 식에 의한 예측값과 비교해 보았다.
오늘날에는 컴퓨터를 이용한 다양한 그래프기법의 개발로 자료로부터 정보를 직접적으로 얻는 것이 용이하다. 특히 최근에 발표된 R-코드(Cook과 Weisberg, 1994)는 다양한 2차원, 3차원 플롯 뿐만 아니라 축의 회전과 여러가지 모형에 대한 적합성을 제시하므로 보다 쉽게 자료에 적합한 모형을 시각적으로 분석할 수 있게 하였다. 그러나 그래프는 3차원 이상의 공간을 표현할 수 없기 때문에 하나의 반응변수와 세개이상의 설명변수 사이의 관계를 직접적으로 표현하는 것이 불가능하다. 이와 관련하여 Li(1991, 1992)에 의하여 제시된 SIR, pHd 방법과 Cook과 Weisberg(1991)에 의하여 제시된 SAVE는 설명변수들의 선형결합을 이용하여 효과적으로 설명변수들의 차원을 줄이는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Li에 의하여 제시된 pHd 방법을 반응변수가 2개이상인 다변량 반응변수 모형에 적용하는 방법을 연구하였다. pHd 방법의 적용에는 많은 계산과정이 요구되는데, 이러한 계산과 다양한 플롯은 R-코드를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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