• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.7 no.1
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• pp.103-112
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• 1994

An asymptotic property of the estimated eigenvalues for multivariate AR(p) process which consists of vector of nonstationary process and vector of stationary process is developed. All components of the nonstationary process are assumed to reveal random walk behavior. The asymptotic property is helpful in understanding multiple unit roots. In this paper we show the stationay part in multivariate AR(p) process does not affect the limiting distribution of estimated eigenvalues associated with the nonstationary process. A test statistic based on the ordinary least squares estimator for testing a certain number of multiple unit roots is suggested.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.548-551
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• 2003

부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1137-1141
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• 2008

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 토양수분을 연속측정한 결과를 분석하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 위치에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 10cm 깊이에서 수집하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응하고, 이를 실제 측정한 데이터에 의해서 분석한 결과와 비교해 보았다. 전이 함수 모형은 강우 데이터를 입력변수로 하고 토양수분 시계열 데이터를 반응 변수로 하여 전개하였고, 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적합한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 토양수분의 깊이별 변화와 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타남을 알 수 있는데, 봄의 토양수분의 분포는 가을의 토양수분에 비하여 큰 변동성과 고차항의 반응양상을 보인다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1344-1348
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• 2008

HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.374-374
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• 2018

프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.41-47
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• 2010

In this paper, we show the performance evaluation of outlier detection methods based on the GARCH model. We first introduce GARCH model and the methods of outlier detection in the GARCH model. The results of small simulation and the real KOSPI data show the out-performance of the outlier detection method over the traditional method in the GARCH model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.525-540
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• 2000

Characteristics of precipitation in Seoul have been examined by using long-term observational data. Precipitation records from modern rain gauges were used for 1908-1996, together with the traditional Korean rain gauge (called Chukwookee) observations for 1777-1907. A linear trend analysis of seasonal total rainfall shows no significant trends over the last 200 years A wavelet transform analysis was performed to figure out the transient variations of precipitation.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.7
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• pp.169-175
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• 2015

An effective way to understand the dynamic and time series that follows the passage of time, as valuation is to establish a model to analyze the phenomena of the system. Model of the decision process is efficient clustering information of the total mass of the time series data of the relevant population been collected in a particular number of sub-groups than to look at all a time to an understand of the overall data through each community-specific model determination. In this study, a sub-grouping of the group and the first of the two process model of each cluster by determining, in the following in sub-population characterized by a fusion with heuristic Bayesian clustering techniques proposed a process which can reduce calculation time and cost was confirmed by experiments using actual effectiveness valuation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.9
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• pp.24-33
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• 2017

Multitemporal MODIS vegetation index (VI) data are widely used in vegetation monitoring research into environmental and climate change, since they provide a profile of vegetation activity. However, MODIS data inevitably contain disturbances caused by the presence of clouds, atmospheric variability, and instrument problems, which impede the analysis of the NDVI time series data and limit its application utility. For this reason, preprocessing to reduce the noise and reconstruct high-quality temporal data streams is required for VI analysis. In this study, a data reconstruction method for MODIS NDVI is proposed to restore bad or missing data based on the statistical properties of the oscillations in the NDVI temporal dynamics. The first derivatives enable us to examine the monotonic properties of a function in the data stream and to detect anomalous changes, such as sudden spikes and drops. In this approach, only noisy data are corrected, while the other data are left intact to preserve the detailed temporal dynamics for further VI analysis. The proposed method was successfully tested and evaluated with simulated data and NDVI time series data covering Baekdu Mountain, located in the northern part of North Korea, over the period of interest from 2006 to 2012. The results show that it can be effectively employed as a preprocessing method for data reconstruction in MODIS NDVI analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.2
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• pp.219-227
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• 2007

The time series models have been used to analyze and predict the network traffic. In this paper, we compare the performance of the time series models for prediction of network traffic. The feasibility study showed that a class of nonlinear time series models can be outperformed than the linear time series models to predict the network traffic.