• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.163-171
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• 2009

Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and nonlinear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.7 s.85
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• pp.7-15
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• 2005

The objective of this study is to estimate highway trip demand functions in Korea. In order to estimate them, I propose various socio-economic variables that affect the highway trip demand functions. I use the unit root test for each variable and the cointegration test to and the relationships among variables. Finally, I use the vector error correction model, to get the highway trip demand functions. The implication which I derive from the estimation is that real GDP and highway tolls have positive and negative effects, respectively. on the highway trip demand.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2609-2614
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• 1998

In this work, we consider the forecasting performance between nearal network and Box-Jenkins method for time series data. A modified learning process is developed for neural network approach at time eries data, ie, properly adaptive learning rates selecting by orthogonal arrays and dynamic selecting of initial values using Easton's cotroller box. We can obtain good starting points with dynamic graphics approach. We use real data sets for this study : the Wolf yearly sunspot numbers between 1700 and 1988.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.395-395
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• 2020

연안 지역의 침수 모의에 관한 국내 연구들은 간단한 월파량 공식 및 조위와 강우만을 결합하여 모의하였거나, 강우 없이 조위와 월파만을 고려하여 모의한 경우가 대부분이었다. 그렇지만 연안 지역의 침수는 강우와 (조위 포함) 월파가 시간에 따라 변하면서 발생하므로, 두 외력조건을 고려하는 침수 모의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 연안지역의 침수 분석 시 강우-유출 분석과 2차원 지표면 침수 해석이 가능한 XP-SWMM을 이용하여 강우와 월파의 시간 변화를 고려한 침수 모의 방법론을 제시하고자 한다. 우선 FLOW-3D 모형을 사용하여 연안 지역의 흐름 분석과 월파량 시계열을 산정하였고, XP-SWMM에 산정된 월파량 시계열을 입력하기 위해 해안가 지역에 절점을 생성하였다. 절점의 위치는 FLOW-3D 모형에서 월파량 시계열을 산정한 격자의 중심 위치이다. 월파량 시계열 산정 시 FLOW-3D 모형의 격자를 XP-SWMM에서 모두 고려하기에는 많은 시간이 소요되므로 3개의 격자를 묶어 하나의 절점으로 구현하였고, 3개의 격자에서 산정된 월파량 시계열의 합을 해당 절점에 반영하여 XP-SWMM으로 침수 모의를 진행하였다. 제시된 방법의 적절성을 검토하기 위해 강우와 월파가 동시에 발생한 태풍 차바 내습 시 부산에 위치한 마린시티에 적용하였다. 분석 결과, 한국국토정보공사에서 제공하는 침수흔적도와 모의 결과가 유사함을 확인하였다. 본 연구는 연안 지역의 침수 해석 시 XP-SWMM으로 강우와 함께 월파를 고려한 침수 모의 방법을 제시한 연구 사례로서 의의가 있다. 이는 XP-SWMM의 범용성과 호환성을 높이는 방법론이며, 실제 침수 현상과 가깝게 재현할 수 있다고 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.119-130
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• 1994

각종 통계패키지 내에 수용되어 있는 시계열 분석방법은 패키지의 특성이나 기능에 따라 다소 차이가 있다. 본 논문에서는 일반덕으로 많이 사용되고 있는 8종류의 통계패키지 (EXECUSTAT, MINITAB, RATS, SAS, SCA, S-PLUS, TSP)에서 시계열 분석이 어떻게 이루어지는지를 비교 검토하였다. 지수평활법과 ARIMA 모형에 의한 분석방법을 중심으로 비교하였으며, 아울러 사용자 관점에서 편리하고 보다 효율적인 패키지가 갖추어야 할 기능들을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.6
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• pp.723-738
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• 2020

In this paper, we study a method to discriminate between trend stationary and difference stationary processes. Since a crucial ingredient of this discrimination is to determine the existence of unit root, we can use a unit root testing strategy. So, we introduce a discrimination based on unit root testing and propose the method using the adaptive lasso. Our Monte Carlo simulation experiments show that the adaptive lasso improves the discrimination accuracy when the process is trend stationary, but has lower accuracy than unit root strategy where the process is difference stationary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1512-1516
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• 2007

자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1471-1479
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• 2017

The variability of trade price index of apartment influences on the various aspect, especially economics, social phenomenon, industry, and culture of the country. In this article, the autoregressive error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly trading price index of apartment data. About 16 years of the monthly data have been used from September 2001 to May 2017. In the ARE model, six macroeconomic variables are used as the explanatory variables for the rade price index of apartment. The six explanatory variables are mortgage rate, oil import price index, consumer price index, KOSPI stock index, GDP, and GNI. The result has shown that trading price index of apartment explained about 76% by the mortgage rate, and KOSPI stock index.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.97-104
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• 2000

본 논문은 m개의 독립적인 일차 비선형 시계열로 구성된 패널자료의 동질성 검정에 대한 연구로서 먼저 일반적인 일차 비선형 시계열의 정상성 조건을 유도하고 이어서 동질성 검정법을 제시하고 연관된 극한분포를 규명하였다. 또한 모의실험을 하여 제안된 검정법의 모의검정력을 구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.11 no.2
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• pp.317-333
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• 1998

In this study, I employed the autoregressive model and the geometric Brownian motion model to analyze the recent stock prices of Korea. For all 7 series of stock prices(or index) the geometric Brownian motion model gives better predicted values compared with the autoregressive model when we use smaller number of observations.