• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.683-692
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• 2010

본 논문에서는 연속형-GARCH 시계열 자료인 금융 시계열 자료에 대해서 클리핑(clipping)을 통해 얻은 이항(binary) 범주형 시계열을 분석하고 응용하는 방안에 대해 연구하고 있다. 모수추정 방법을 소개하고 있으며 이를 이용하여 이분산 시계열과 연관된 확률을 추정하는 방법을 예시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.621-627
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• 2016

범주형 시계열 자료의 군집화에 대하여 정리해 보았다. 시계열 자료의 군집화는 일반적인 군집화에 시간을 고려해야하는 측면이 있다. 한편, 범주형 시계열 자료의 군집화에 대한 연구가 진행되었으나 현재 정리 요약된 국내외 논문을 찾기 어렵다. 본 논문에서는 범주형 시계열을 군집화 하는 몇 가지 방법들을 제시하고 그 방법들을 비교하기 위해 프로야구 데이터를 이용하였다. 프로야구 팀들 간에 어떤 팀이 특정 팀에 유독 약한 경기력을 보이는 경우가 있다. 국내 최강이라는 S팀이 유독 H팀에게 그런 경우가 그렇다. 2015년 S팀의 상대전적의 군집화를 통해 S팀과 H팀의 관계가 유별난 지를 밝히려 한다. 통계적으로 말하자면, 승/패로 이루어진 시계열 자료의 군집화를 수행하려는 것이다. 분석결과 S팀과 H팀과의 관계가 다른 팀들과의 관계에 비해 눈에 띠는 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 지질공학
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• 제21권1호
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• pp.35-43
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• 2011

본 연구에서는 원주에 위치한 상지대와 괴산에 위치한 중원대의 여름철 지열히트펌프 가동에 따른 지하수 특성 변화를 이해하기 위해 각 관측정의 2010년 5월 21일에서 10월 12일까지의 수위, 수온, 전기전도도에 대하여 시계열분석을 실시하였다. 지하수를 직접 이용하는 수주지열정 방식의 지열히트펌프가 설치된 상지대의 경우 지열히트펌프 가동에 따른 영향을 많이 받아 지하수 특성이 많이 변화하였다. 반면에 유체를 통해 열교환을 하는 수직밀폐형 방식의 지열히트펌프가 설치된 중원대의 경우 지열히트펌프 가동에 영향을 많이 받지 않아 지하수의 특성 변화가 일어나지 않았다. 이와 같은 결과는 지열 히트펌프시스템의 설치 종류에 따른 지하수 특성 변화를 이해하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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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.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.