• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.165-177
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• 2008

Small baseline subset (SBAS) algorithm has been recently developed using an appropriate combination of differential interferograms, which are characterized by a small baseline in order to minimize the spatial decorrelation. This algorithm uses the singular value decomposition (SVD) to measure the time-series surface deformation from the differential interferograms which are not temporally connected. And it mitigates the atmospheric effect in the time-series surface deformation by using spatially low-pass and temporally high-pass filter. Nevertheless, it is not easy to correct the phase unwrapping error of each interferogram and to mitigate the time-varying noise component of the surface deformation from this algorithm due to the assumption of the linear surface deformation in the beginning of the observation. In this paper, we present an improved SBAS technique to complement these problems. Our improved SBAS algorithm uses an iterative approach to minimize the phase unwrapping error of each differential interferogram. This algorithm also uses finite difference method to suppress the time-varying noise component of the surface deformation. We tested our improved SBAS algorithm and evaluated its performance using 26 images of ERS-1/2 data and 21 images of RADARSAT-1 fine beam (F5) data at each different locations. Maximum deformation amount of 40cm in the radar line of sight (LOS) was estimated from ERS-l/2 datasets during about 13 years, whereas 3 cm deformation was estimated from RADARSAT-1 ones during about two years.

• The Pure and Applied Mathematics
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• v.2 no.1
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• pp.67-82
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• 1995

경제학에서 분석하는 연도별 국민총생산액, 월별 소비자물가지수, 경영학에서 분석하는 어느 제품의 월별 판매량, 특정주식의 일별 종가 및 거래량, 기상학에서 관찰되는 일별 최고온도 및 최저온도, 태풍의 경로, 등등 여러 학문분야에서 접할 수 있는 통계자료들은 시간이 흐름에 따라 변하는 시계열자료(time series data)들이 많다. 따라서 대부분의 학문분야에서 시계열 분석이 필요하다.(중략)

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.3
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• pp.507-516
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• 2012

We study time series models for seasonal time series data with a covariance structure that depends on time and the periodic autocorrelation at various lags $k$. In this paper, we introduce an ARMA model with periodically varying coefficients(PARMA) and analyze Arosa ozone data with a periodic correlation in the practical case study. Finally, we use a PARMA model and a seasonal ARIMA model for data analysis and show the performance of a PARMA model with a comparison to the SARIMA model.

• Journal of Labour Economics
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• v.38 no.3
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• pp.1-22
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• 2015

We analyze the effect of the minimum wage on employment using time series data forr groups of individuals most affected by the minimum wage: young males (18 to 24 years old), young females (18 to 22 years old), old males (60 years and older) and old females (60 years and older). Our findings are as follows. First, a unit root test says that the variables like minimum wages and employments are non-stationary variables and they have cointegrational relations each other. It says that in this case, VEC is more suitable than OLS or VAR. Second, an increase of the minimum wage is found to have a weak but persistently negative effect on employment.

• Korean System Dynamics Review
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• v.17 no.1
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• pp.65-75
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• 2016

21세기 들어 기후변화와 지구 온난화로 인한 환경에 대한 정책적 관심이 높아져 왔다. 21세기 초에 집권하였던 한국의 이명박 정부에서는 '녹색 성장(green growth)' 정책을 내걸어서 환경 정책과 경제 성장 정책을 동시에 포괄하고자 하였다. 본 논문에서는 어떠한 과정을 거쳐서 녹색 성장 정책의 아젠다가 형성되었는지를 연구하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 녹색 성장이라는 정책 아젠다가 형성되는 행태적 과정에 관한 시계열 분석과 함께 구조적 측면으로서 인지지도 분석을 수행한다. 정책 아젠다의 시계열 분석을 위하여 신문 기사와 정책 보고서를 분석하며, 이명박 대통령의 연설문을 분석하여 인지지도를 구축한다. 정책 형성에 관한 시계열 분석 결과 녹색성장의 정책 아젠다 형성에 있어서 정치적 요인에 대한 고려가 사회적 이슈나 정책적 이슈보다 중요한 역할을 수행하였다는 점을 발견할 수 있었다. 다른 한편으로 본 연구의 인지지도 분석은 이명박 대통령의 녹색성장 정책이 미래의 다중 위기에 대한 대응으로 나왔으며, 환경의 발전에 초점을 둔다기 보다는 경제적 발전 특히 일자리 창출을 지향하고 있다는 점을 보여주었다. 본 연구는 인지지도 분석을 통하여 시계열 분석으로는 발견할 수 없는 정책형성의 구조적 관계성을 이해할 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.169-174
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• 2007

식생지수 시계열 자료를 이용한 식생 및 토지피복 모니터링을 수행하기 위해서는 구름으로 인한 누락 및 왜곡된 식생지수 문제를 먼저 해결해야만 한다. 특히 한반도와 같이 여름철 집중 호우기에 대부분의 영상에 구름이 존재하는 경우 이들 구름화소를 제거하거나 복원하지 않을 경우, 분석 결과에 상당한 왜곡이 발생하거나 특정 시기의 영상자료를 분석에 반영할 수 없는 경우가 발생하게 된다. HANTS 알고리즘은 이 같은 구름 화소 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 연중 식생지수의 변화는 비교적 단순한 반복적 주기함수의 형태를 가지므로 소수의 cos 함수를 이용한 푸리에 근사식으로 전체 연중 식생지수를 표현할 수 있다는 가정에서 출발한다. 이 때 구름화소로 인한 원식생지수와의 차이가 특정 임계값을 초과하였을 경우 해당 관측치를 근사과정에서 제외함으로써 구름의 영향을 받지 않은 식생지수 시계열 자료만을 이용하게 된다. 이 과정을 수행하기 위해서는 몇몇 제어변수의 설정이 필요한데, 본 연구에서는 한반도와 같이 특정 시기에 장기간 구름이 분포하는 상황에서 최적의 식생지수 복원을 위한 HANTS 알고리즘의 제어변수를 선정하고 재구축된 식생지수를 평가하였다. 이를 위한 실험으로 2002년 대전 지역의 MODIS Terra 식생지수 시계열 영상을 대상으로 HANTS 알고리즘을 주요 식생피복별로 적용해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1032-1036
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• 2006

본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.73-76
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• 2011

본 논문에서는 기존 단일 인덱스 기반의 왜곡 제거 시계열 서브시퀀스 매칭의 인덱스 구성 알고리즘을 분석하여 보다 효율적인 인덱스 구성 알고리즘을 제안하였다. 기존 왜곡 제거 시계열 서브시퀀스 매칭의 단일 인덱스 구성 알고리즘은 대용량 시계열 데이터인 경우 왜곡 제거를 고려해야 되는 많은 윈도우로 인해 실제 인덱스 생성에 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존 선형 제거 서브시퀀스 매칭의 인덱스 구성 알고리즘을 예로서 인덱스를 구성하는 각 과정을 체계적으로 분석하여, 각 과정에서 필요한 연산 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해, 저차원 변환하는 과정에서 발생하는 중복되는 연산들을 한 번씩 미리 수행하여 배열에 저장한 후 재사용하는 DF-버컷(DF-bucket)씨의 개념을 제시한다. 실험 결과, 저장 후 재사용 원칙에 따라 인덱스 구성의 효율성을 증대시킨 접근법이 그렇지 않은 접근법에 비해서 인덱스 구성 시간을 평균 32% 에서 55% 까지 줄인 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.17 no.1
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• pp.1-11
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• 2011

본 연구에서는 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델을 이용하여 농촌관광마을의 월별 관광객을 추정하였다. 단일 마을에 대한 시계열 자료를 경상북도 안동시에 위치한 하회마을을 대상으로 구축하였다. 월별 시계열 자료는 2000년부터 2010년까지 구성되었는데(2008년도 누락), 2000년에서 2007년까지 자료는 최적 모델의 도출에 나머지는 예측치의 검정에 사용되었다. 연구 결과 최적모델에 필요한 시계열 자료의 길이는 6년으로 나타났으며, 최적모델은 계절성을 고려한 SARIMA(2,1,1)(1,1,2)12로 나타났다. 최적 시계열 년수로 나타난 6년을 사용하여 2000-2005, 2001-2006, 그리고 2002-2007의 자료로부터 각각 SARIMA(2,1,1)(1,1,2)12를 도출하여, 차기년도들에 대한 예측결과를 비교한 결과, 높은 $R^2$값을 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.547-560
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• 2008

It is well known that spectral density function determines auto-covariance function of stationary time-series data and smoothed periodogram is a consistent estimator of spectral density function. Recently, Kim and Park (2007) showed that smoothed- periodogram based distances performs very well for the classification. In this paper, we introduce classification methods with smoothed periodogram and apply the approaches to the monthly precipitation measurements obtained from January, 1987 through December, 2007 at 22 locations in South Korea.