• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.4
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• pp.683-692
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• 2010

This short article is concerned with a categorical time series obtained after clipping a heteroscedastic GARCH process. Estimation methods are discussed for the model parameters appearing both in the original process and in the resulting binary time series from a clipping (cf. Zhen and Basawa, 2009). Assuming AR-GARCH model for heteroscedastic time series, three data sets from Korean stock market are analyzed and illustrated with applications to calculating certain probabilities associated with the AR-GARCH process.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.621-627
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• 2016

A certain professional baseball team tends to be very weak against another particular team. For example, S team, the strongest team in Korea, is relatively weak to H team. In this paper, we carried out clustering the Korean baseball teams based on the records against the team S to investigate whether the pattern of the record of the team H is different from those of the other teams. The technique we have employed is 'time series clustering', or more specifically 'categorical time series clustering'. Three methods have been considered in this paper: (i) distance based method, (ii) genetic sequencing method and (iii) periodogram method. Each method has its own advantages and disadvantages to handle categorical time series, so that it is recommended to draw conclusion by considering the results from the above three methods altogether in a comprehensive manner.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.21 no.1
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• pp.35-43
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• 2011

Time series analysis was applied to groundwater level, water temperature, and electrical conductivity data obtained from monitoring wells around ground-source heat pumps at Sangji University of Wonju (standing column well type) and at Jungwon University of Goesan (closed loop type), from 21 May to 12 October 2010. We found large temporal variations in the characteristics of groundwater at Wonju, but only minor variations at Goesan. These results may improve our understanding of the effects of ground-source heat pumps on the characteristics of surrounding groundwater, according to the installation method for the pumps.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1450-1454
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• 2005

수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.4
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• pp.735-744
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• 2009

In this paper, we introduce a fast approach for Bayesian detection of change points in long-memory processes. Since a heavy computation is needed to evaluate the likelihood function of long-memory processes, a method for simplifying the computational process is required to efficiently implement a Bayesian inference. Instead of estimating the parameter, we consider selecting a element from the set of possible parameters obtained by categorizing the parameter space. This approach simplifies the detection algorithm and reduces the computational time to detect change points. Since the parameter space is (0, 0.5), there is no big difference between the result of parameter estimation and selection under a proper fractionation of the parameter space. The analysis of Nile river data showed the validation of the proposed method.