글로벌 금융위기를 거치면서 각국의 증시가 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상이 뚜렷이 나타나고 있다. 주가 동조화 현상은 주로 시계열 분석 기법을 적용하여 연구가 이루어져 왔는데, 본 연구에서는 네트워크 분석 기법을 적용하고자 한다. 시가 총액이 큰 주요 국가들의 대표적 주가 지수들을 대상으로 상관계수를 구하고, 이러한 상관계수를 가중치로 설정하여 구성한 네트워크를 분석한다.
HMM이 시계열 모델로써 우수함이 널리 입증되면서 이차원 모델로 확장해 보려는 연구 결과도 늘어났지만 아직까지 임의의 객 체 패턴의 다양한 변형을 모델링하기에는 너무 단순한 경우가 대부분이다. 따라서 HMM이 시계열 데이터에서 보여준 성과를 영상 데이터에서 기대하기는 어렵다. 즉, 아직 대부분의 모델이 2D HMM으로 보기에는 부족하다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 모델은 이 차원 공간에서 상하, 좌우 방향의 진행 관계(causality)가 존재하는 은닉 마르코프 격자 또는 HML이다. 여기에 격자 구성 조건을 추가하여 모델 평가와 디코딩, 그리고 MLE 매개변수 추정법에 의한 훈련 알고리즘을 이론적으로 유도, 개발하였다. 본 모델은 기존의 필드형 모델과 달리 필기 문자 영상과 같이 다양한 국소적 형태 변형을 효과적으로 모델링하는 유용한 방법으로 사용될 수 있다.
본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는, 최근 인터넷을 통해 빠르게 확산하고 있는 음향 중심의 음란 콘텐츠를 정확하게 검출하기 위해, 음향의 이웃 신호들 사이에 존재하는 양방향적 연관성을 기반으로 콘텐츠의 유해성을 판단하는 기법을 제안한다. 이웃한 음향 신호들간의 양방향적 연관성을 추출하기 위하여, 양방향 확장-인과 컨벌루션 연산(bi-directional dilated-causal convolution operation)들을 수행하는 확장-인과 컨벌루션 블록을 쌓아 만든 다층구조 양방향 확장-인과 컨벌루션 네트워크를 제안한다. 제안된 유해 콘텐츠 검출 기법의 효용성 검증을 위한 실험에서는 음향 신호의 각 시점으로부터 추출한 단순 특징 벡터를 기계학습 모델로 분류하는 기존 방법, 기존의 확장-인과 컨벌루션 블록을 적용해 음향 시계열 데이터의 순 방향 연관성만을 이용하는 기법, 그리고 본 연구에서 제안한 음향 시계열 데이터의 양방향 연관성까지 이용하여 유해성을 판단하는 기법의 분류 정확성을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 본 연구에서 제안한 기법이 최대 84.38%의 인식 정확도를 가지며 이는 기존의 단순 특징 벡터를 이용하는 방법보다 약 25.80% 높고 순 방향 연관성만을 이용하는 기법보다 약 3.10% 높은 것으로 분석되었다.
이 연구는 소득과 불평등 간의 관계에 대한 다양한 논의가 진행되고 있는 가운데 임가의 소득과 소득불평등 간의 관계를 알아보기 위해 동태적 접근법을 통해 그 관계를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한 후 불안정한 시계열 자료를 안정적인 시계열 자료로 변환시킨 후 VAR 모형을 추정하였고 이를 바탕으로 충격반응, 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과, 임가 소득의 영향이 지니계수에 의한 영향에 비해 상대적으로 큰 것으로 나타났으며 임가 소득의 충격이 자체 소득을 증가시키는 방향으로 작용할 뿐만 아니라 지니계수를 감소시키는 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 지니계수의 충격은 임가 소득을 감소시키는 방향으로 영향을 미치며 소득불평등을 더욱 심화시키는 것을 보여주고 있다. 따라서 임가 소득불평등을 완화시키기 위해서는 소득분배 정책보다는 소득성장 정책이 보다 효과적일 수 있을 것이라는 결론을 얻을 수 있었다.
2007년 3월 31일에 영광을 비롯한 한반도 서해안에 발생한 이상파랑의 발생 원인을 관측자료와 수치모델을 이용하여 분석하였다. 사용된 자료는 조위 관측소에서 관측된 조위 자료와 AWS의 해면기압 자료로서 모두 1분 간격의 시계열 자료이다. 이러한 시계열 자료를 시간과 주기에 대한 에너지 성분으로 변환시켜줄 수 있는 웨이블렛 변환을 이용하여 이상파랑과 같이 단기적으로 불규칙하게 발생하는 변화를 분석하였다. 분석 결과를 이용하여 이상파랑의 도달시간과 진행방향을 도출하였고, 생성원인을 분석하기 위해 AWS 자료를 통해 기압 점프의 크기와 주기 및 진행방향에 대해 조사하였다. 3시간 간격의 분석일기도에 제시된 기압 분포를 이용하여 서해상에서 기압 점프의 이동 패턴을 유추하였다. 분석된 결과의 타당성을 검증하기 위해 2차원 수치모형을 이용하여 이상파랑에 대한 모의를 수행하였다. 기압 점프의 진행에 따라 발생된 해수면의 변동은 공진작용에 의해 수위가 증가하는 것으로 나타났다. 산정된 수위는 관측값과 비교할 때 과소 산정되는 것으로 나타났으나, 웨이블릿 변환을 통해 분석한 도달순서와 유사하게 수위 관측지역에 도달하는 것으로 산정되었다.
본 연구의 목표는 국내 외 기록관리학 동향을 비교 분석함으로써 각 나라별 연구 주제의 동향과 그 차이를 파악하는데 있다. 기존 수행된 기록관리학 분야에서 연구동향 분석의 한계점을 극복하기 위해 그 범위를 국제적으로 확대하여 적합한 8종의 국제 학술지를 선정하고, 2000년부터 2017년까지 게재된 논문의 저자정보를 통해 국가별 기록관리학 연구논문 게재 지수를 지리적으로 시각화 하였다. 또한 시계열 기반의 내용분석을 통해 기록관리학 분야의 국제적 연구동향의 흐름을 파악하였다. 나아가 국내 연구동향과의 연계분석을 위해 국내 기록관리학 관련 학술지 6종을 선정하여 그 결과를 비교하였다. 이를 바탕으로 국내 외 기록관리학 연구동향의 거시적 흐름과 나라별 차이를 규명하고 나아가 앞으로의 학문적 방향을 예측하고 발전 방향을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 우리나라에 분포하는 463개 하구를 대상으로 하구습지의 권역별 분포특성과 시계열 변동추이를 하구순환 관점에서 파악하는 데 있다. 환경관리에 널리 이용되는 유역을 토대로 한강서해권역, 한강동해권역, 금강권역, 영산강권역, 섬진강권역, 낙동강권역, 제주권역을 대상으로 하구습지의 분포실태를 조사하고, 권역별 하구습지의 시계열 변동추이를 1980년대, 1990년대, 2000년대 토지피복지도를 확보하여 분석하였다. 분석결과, 한강서해권역, 금강권역, 영산강권역의 하구습지는 크게 감소한 것으로 나타났으며, 특히 하구둑, 배수갑문 등 인공구조물에 의해 하구순환이 차단된 닫힌하구에서의 습지감소폭이 크고, 하구순환이 유지되는 열린하구에서의 습지훼손은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 하구습지와 관련된 갯벌, 개방수면, 염습지, 암석해안, 모래해안 등 하구내 서식지 다양성은 하구순환이 차단된 닫힌하구에 비해 하구순환이 유지되는 열린하구에서 높게 나타났다. 본 연구에서 제시한 권역별 하구습지의 분포특성과 시계열 변동추이는 하구환경의 관리방향을 설정하거나 훼손된 하구습지의 복원전략을 마련하는 데 효과적으로 활용할 수 있다.
2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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