• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.79-82
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• 2004

본 발표에서는 1998년 서울대학교 통계학과에서 개발한 KESS(Korean Educational Statistical System; http://stats.snu.ac.kr/time)의 추가로 개발된 내용을 소개하기로 한다 (조신섭 외, 1999). 추가로 개발된 모듈(module)들은 통계교육에서 필요로 하는 분석법들 중에서 회귀분석, 시계열분석과 연관된 내용들이다. 기존의 여러 가지 통계패키지와 비교해 보아 효율적인 통계교육을 위한 필수적인 옵션 및 분석 결과를 제공하도록 하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.46-53
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• 2015

한국은행은 2013년 생산자물가지수의 기준연도를 2005년에서 2010년으로 개편하고 기존 고정방식에서 연쇄방식으로 새로운 방식을 적용하였다. 전기공사비지수도 재료분야에서 생산자물가지수를 사용하고 있고, 과거 고정방식 적용으로 현실괴리, 스텝현상 등에 대한 문제점이 지속적으로 제기되어 왔기 때문에, 이에 대한 보완 및 개선방안으로 과거 고정방식에서 현재 연쇄방식으로 변경하였다. 그러나 이러한 편제방식 변경은 가중치 등을 변경시키는 바, 이에 대한 통계적 연속성의 검토가 필요하였다. 따라서 본 연구는 시계열 분석기법을 이용하여 고정방식과 연쇄방식 전기공사비지수의 시계열 특성, 통계특성의 동일성, 양 방식의 대체가능성의 통계연속성 검증을 실시하였다. 그 결과에 의하면, 기존 고정방식에서 현재 연쇄방식을 전기공사비지수에 적용하여도 통계적 연속성이 유지되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 전기공사업 종사자, 전기공사비지수 활용자 등에게 연속적인 시계열 자료로서 인식될 수 있을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.161-171
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• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.393-400
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• 2018

본 연구는 스포츠 이슈에 따른 집단 감정으로서의 스포츠 감정의 생성과 전개에 대한 감정 동학을 실증적으로 규명하고자 수영선수 박태환의 금지 약물 사건을 연구대상으로 선정하였다. 전체 전개 과정을 총 10개의 에피소드로 단순화 한 후, 각각의 신문기사와 댓글을 시계열 분석 하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 스포츠 이슈와 스포츠 감정 간에는 명확한 인과 관계가 있었다. 둘째, 스포츠 감정은 사회적 과정과 긴밀한 상호작용을 주고받는 사회적 존재임을 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠 이슈에 따른 스포츠 감정, 집단 행위, 사회적 변화 간의 역동적인 상호작용으로 이루어진 스포츠 감정 동학의 기제는 타당한 것으로 분석되었다. 본 연구는 스포츠 감정 동학의 기제를 시계열 분석이라는 실증적 접근을 통해 검증하였으나, 추후 보다 계량적인 통계 기법을 통한 추가 연구가 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.177-186
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• 2016

가뭄은 시공간적으로 점차적인 수분부족이 나타나는 자연재해로 비교적 간단하게 설명될 수 있다. 그러나 가뭄이 가지는 특징을 보다 명확하게 정의하기는 매우 어려우며 또한 가뭄에 대한 대비 및 정부의 대응이 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 가뭄재해의 대응책 마련 및 수공구조물 설계 운영기준에 활용하고자 이론적인 가뭄 재현기간 산정기법과 더불어 3가지 시계열 모델(autoregressive (AR), Gamma AR, Copula AR)을 통해 장기간의 자료를 모의하여 가뭄사상에 대한 빈도를 산정하고자 하였다. 분석결과, 시계열 모델을 활용하여 모의된 가뭄의 빈도 결과가 이론적인 기법을 통해 산정된 것보다 합리적인 결과가 도출되었으며, 모든 시계열 모델에서 유사한 결과가 도출되었다. 또한 남한지역에 발생하고 있는 현재의 가뭄사상 분석에 대해 총 4개의 대권역으로 분류하여 분석을 수행하였으며 분석결과 국내의 남부지방은 상대적으로 약한 가뭄이 발생하는 반면에 북부 및 중부지방은 현재 3년의 가뭄 지속기간을 가지는 가뭄이 발생하고 있으며 약 40년 빈도의 가뭄으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.79-79
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• 2017

강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.263-273
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• 2010

시계열의 결측값은 미지의 모수 또는 확률변수로 취급할 수 있으며 이에 따른 최대가능도방법과 확률변수방법에 의해 결측치를 추정할수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 기존에는 ARMA모형만을 고려하였는데 이를 확장하여 공간시계열모형인 STAR모형에 적용하여 두 가지 추정방법을 이용해 결측값의 추정 정밀도를 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001~2009년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 두 가지 추정방법의 추정 정밀도와 예측정확도를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.189-204
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• 2018

본 연구는 2014년 1월부터 2017년 4월까지 광, 공업용 제조업을 하는 건물(GGM)의 전기 사용량에 대한 예측을 살펴보고자 한다. SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters 방법, Fourier 변환으로 분해를 한 ARIMA 모형을 중심으로 네 가지 모형에 대한 적합을 하였다. 또한 2017년 5월 사용량에 대한 예측하고, 실제값을 고려하여 각 모형에 대해 예측 제곱근 평균 제곱 오차와 예측 오차율을 비교하였다. GGM 건물의 전기 사용량에 대한 변동이 심하기 때문에 여러 가지 모형 중에서도 변동성과 주기를 함께 고려한 SARIMA + GARCH 모형의 적합과 예측이 가장 뛰어난 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.255-268
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• 1992

본 논문에서는 이상점이 포함된 시계열 자료의 모수추정법으로 반복보간추정법을 제안하였 다. 제안된 방법은 이상점이 더 이상 탐지되지 않을 때까지 모수추정의 단계와 이상점의 탐 지 단계를 반복하는 접근 방법이다. 이상점의 탐지를 위해서는 비정상적인 자료를 보가추정 법으로 대치하는 보간 검진기법을 적용하였다. 또한 추정과정에서 비정상적인 자료의 비중 을 적게하는 대신에 비정상적인 자료를 시계열모형의 구조를 이용한 1-시점후의 예측값으 로 대치하는 수정된 GM-추정법을 제안하였다. 모의실험에 의해 제안된 추정법들과 기존의 로버스트추정법들의 성질을 비교하였다. 모의실험의 결과 반복보간추정법이 다른 추정법보 다 우월한 성질을 가짐을 알 수 있었으며, 특히 AO가 하나만 있는 경우와 모수의 절대값이 큰 경우에 가장 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1177-1190
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• 2009

도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.