• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.2254-2257
• /
• 2008

홍수와 가뭄, 수질오염 등의 피해에 대한 대책과 보다 효율적인 수자원 관리를 위해서 원자료에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 나주지점을 대상으로 하여 총유기탄소(Total Organic Carbon: TOC) 자료와 유출량 자료를 수집하였으며, 각 자료에 대하여 상세한 주기성분을 파악하기 위하여 웨이블렛 변환을 적용하였다. 대상지점으로 선정한 나주지점은 전라남도 나주시 나주대교 상류에 위치하고 있으며, 유역면적이 $2,0587.2km^2$이며, 유로 연장은 65.5km이다. 유출량과 수질자료의 주기성 분석을 위해 유기물의 양을 나타내는 수질지표인 TOC와 나주수위관측소에서 관측된 2003년${\sim}$2004년의 시수위자료를 유출량으로 환산한 값을 사용하였으며, 이 자료의 상세한 주기성 파악을 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 일반적으로 주기성을 파악하기 위하여 푸리에 변환을 사용하지만, 푸리에 변환은 시간정보와 주파수를 동시에 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 자료에 불연속성과 고주파수 성분이 포함될 경우 분석이 난이하다. 이러한 푸리에 변환의 단점을 보안한 것이 웨이블렛 변환이며, 푸리에 변환보다 계산속도가 빠르다. 또한 주어진 자료에 대하여 시간과 주파수 영역에서 동시에 파악하는 것이 가능하며, 불규칙한 자료를 평탄하게 함으로서 보다 상세한 주기성을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 연구에서 추출한 각 자료의 상세 주기성분들은 향후 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.69-87
• /
• 2014

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.269-273
• /
• 2008

기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
• /
• pp.222-226
• /
• 2003

경남 밀양지역의 대수층별 지하수위 분포 특성을 파악하기 위하여 2002년 봄에 총 503개 지하수공을 대상으로 지하수위를 측정하였다. 조사된 자료는 수치가 낮은 지점들에 집중되어 있어 정규분포를 이루지 않으나, 대수변환 된 자료는 정규분포를 나타내었다. 표고와 천층 및 심층 지하수위의 회귀 분석을 실시한 결과, 모두 정(＋)의 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 베리오그램 분석이나 교차 베리오그램 분석 결과, 원시자료보다 대수변환 된 자료가 반베리오그램이나 교차 반베리오그램의 적합선에 더 잘 맞는 것으로 나타났다. 교차 타당성 분석 결과, 천층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서 원시 자료가 대수변환 된 자료보다 추정치에 더 가깝게 나타났고, 심층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서는 원시 자료보다 대수변환 된 자료가 추정치에 더 가깝게 나타났다. 정규크리깅이나 코크리깅을 이용하여 작성된 대수층별 지하수위 등고선도에서 등고선의 분포는 대체로 비슷하지만, 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도가 정규크리깅에 의한 지하수위 등고선도보다 더 정밀한 것으로 나타났다. 이것은 원시 자료뿐만 아니라 대수변환 된 자료를 이용한 지하수위 등고선도에서도 같은 결과가 도출되었다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.109-120
• /
• 2007

본 논문에서는 항만효율성 측정 시 문제가 되었던 두 가지 문제점(첫째, 각기 상이한 기본단위를 갖는 투입변수와 산출변수의 정규화문제, 둘째, DEA분석의 기본가정인 비음수조건에 벗어난 자료, 즉, 음수를 갖는 투입-산출자료의 변환불변성)를 해결하기 위해서 국내 26개항만의 자료를 이용하여 실증분석을 한 후에 검증을 함으로써 항만효율성 측정방법을 부분적으로 확장시켰다. 본 논문의 실증분석의 핵심적인 결과는 다음과 같다. 첫째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성은 실증분석 결과 분명하게 있는 것으로 검증되었다. 둘째, 항만효율성 측정 시 사용되는 자료가 마이너스(-)인 경우에 가장 큰 음수보다 더 큰 양수를 더해 주는 이른바 자료의 변환을 검증하는 변환불변성은 투입지향-산출지향 BCC 모형에서 확인되었다. 위와 같은 실증분석 결과는 다음과 같은 정책적인 함의를 갖고 있다. 즉, 효율성 측정시 사용되는 자료의 정규성과 변환불변성이 실증적으로 검증되었으므로, 국내 항만의 정책입안가들은 항만효율성 측정 시 이용되는 자료의 정규성과 변환불변성과 같은 사항을 고려하여 보다 세부적인 항만통계자료를 수집 정리 공표하는 것이 매우 필요하다. 예를 들면 항만사고와 같은 통계도 해역별이 아닌 항만별로 세부적으로 통계를 발행하도록 관련된 정책적인 지원이 필요하다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제8D권4호
• /
• pp.421-426
• /
• 2001

정형적 개발 방법론은 소프트웨어를 정확하고 체계적으로 개발하기 위하여 사용되며 시스템을 정형 명세 언어를 사용하여 맹세하고 이를 구현할 때까지 점진적으로 시스템을 구체화하는 방법으로 개발한다. VDM은 정형 명세 언어의 하나로서 set, sequence, map의 수학적 추상적 자료구조를 사용하여 시스템을 명세하는데 대부분의 프로그래밍 언어는 이런 자료구조를 가지고 있지 않다. 그러므로 이들 자료구조들의 변환이 필요하며 VDM의 수학적 자료구조들은 프로그래밍 언어의 자료구조인 연결 리스트로 변환 할 수 있다. 본 논문에서는 VDM의 set, sequence, map의 자료구조를 프로그래밍 언어의 자료구조인 연결 리스트로 변환하는 방법과 그 변환의 타당성을 수학적으로 증명하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.153-158
• /
• 2002

시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.

• 응용통계연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.541-550
• /
• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1037-1041
• /
• 2006

본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권6호
• /
• pp.155-160
• /
• 2014

마케팅 자료를 입수하는 경우, 시장조사에 시간이 많이 소요되는 등의 이유로, 월간으로 입수하지 못하고, 2개월 간격으로 합산되거나 분기별로 합산된 자료만 입수할 수 있는 경우가 있다. 이러한 자료를 활용하여 월간으로 시장을 평가 혹은 예측하거나 마케팅 전략을 수립하여야 하는 경우, 격월 혹은 분기별로 합산된 자료를 월간 자료로 변환하여야 한다. 본 논문에서는 두 달 간격으로 합산되어 집계되는 자료를 월별 자료로 변환하는 여러 가지 방법을 소개한다. 이런 변환 방법에는 2개월간의 자료를 단순히 2로 나누는 단순평균법, 2개월간의 자료의 증감률을 월별 자료의 증감률에 그대로 적용하여 월별 자료로 변환하는 방법, 전문가의 판단에 따른 가중치를 적용하는 방법, 단순회귀모형 등의 모형을 정의하고 그 모형에 의해 월별 자료로 분해하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 유럽의 특정 국가의 가전제품 판매 사례를 활용하여, 두 달 간격으로 합산된 시장 자료를 월별 자료로 변환하는 모형을 활용한 방법을 소개하고자 한다. 나아가 이 모형을 활용하여 향후의 자료를 예측하는 방법도 소개한다.