• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.11-13
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• 2019

선박운항통제란 관제구역 내 기상특보가 발효되거나 시계가 500미터 이하로 불량한 경우 운항을 통제하는 행정규칙이다. 이는 저시정 및 기상특보가 발효한 위험한 상황에서 통항을 통제하여 사고위험을 대비하는 행정규칙이나 국지적이고 예측 불가능한 특성의 안개와 넓은 관제구역에 어느 지점이 500미터 이하라는 기준 적용의 애매함으로 인해 선박운항자 및 관계자들로부터 민원이 발생하고 있다. 이에 대하여 선박운항통제에 대한 근거법 해석과 운항통제의 실제적인 문제점에 대한 개선점을 모색해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2000.11a
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• pp.64-68
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• 2000

장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.24 no.7
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• pp.858-862
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• 2018

The purpose of this study is to improve the current vessel departure control regulations to prevent traffic congestion after the lifting of vessel departure controls due to restricted visibility. AIS data was collected to analyze the traffic volume of normal traffic flow and after departure control. A statistical test was conducted to confirm the difference in traffic volume at peak hours according to whether or not departure control was used. The results of the t-test showed that there was a significant difference in traffic volume among groups of less than 10,000 tons in gross tonnage. However, the Mann-Whitney test showed no difference in traffic volume regardless of vessel control. Small and medium-sized vessels of less than 10,000 tons after departure control increased in traffic volume by 142% over normal traffic, and it was concluded that traffic congestion resulted as these small and medium-sized vessels were departing at the same time as large vessels of more than 10,000 tons. In order to prevent vessel collision accidents due to traffic congestion, it is suggested that the navigability of vessels less than 160 m or less than 10,000 tons should be improved.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.7
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• pp.584-589
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• 2010

The dynamic time warping algorithm generally used in time series pattern recognition spends most of the time in generating the correlation table, and it establishes the global path constraint to reduce the corresponding time complexity. However, the constraint restrains just in terms of the time axis, not considering the contents of input patterns. In this paper, we therefore propose an efficient branch and bound dynamic time warping algorithm which sets the global constraints by adaptively reflecting the patterns. The experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of the speed and accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.230-232
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• 2012

악성코드인지의 가부가 나지 않은 실행 파일이 언제, 어떻게 동작하는지 여부를 판단과 수집을 위해 분석가들은 악성코드에 노출되기 쉬운 환경으로 조성된 PC를 이용하여 악성코드를 수집, 분석을 해왔다.이러한 PC를 악성코드의 인큐베이터라고도 할 수 있겠다. 이러한 PC를 두는 것은 시간 등에 큰 제약을 받게 되며, 분석이 쉬운 환경이 아니다. 이러한 환경 개선을 위해서 앞선 분석가들은 샌드박스 형태의 도구를 이용하고자 했다. 하지만 샌드박스 형태의 도구는 굉장히 제한적인 기능만을 제공하고 악성코드의 가부가 결정된 실행 파일에게만 적용시킬 수 있는 등의 단점을 가지고 있었다. 이 후 제안된 방법은 실제 PC와 근접한 수준의 환경을 제공하는 가상 PC이다. 이러한 가상 PC는 분석자에게 많은 편의를 제공하였으나 시간적인 부분에서 가지는 제한점은 기존과 동일하다. 본 논문에서는 가상 PC 분석 환경에서 시계를 가속하여 이러한 시간적인 부분에 대해 분석시간을 단축할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용할 경우 특정 시기 혹은 특정 시간 뒤에 동작하는 악성 코드의 활동시기와 조건을 가속한 시간만큼 단축하여 확인할 수 있다. 즉, PC를 감염시킨 뒤에 48시간이 지난 뒤에 공격 활동을 시작하는 악성코드가 시계를 2배로 가속하는 가상머신이라면 24시간 뒤에 행위를 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2001.06a
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• pp.71-82
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• 2001

통계청의 소비자전망조사는 국민경제의 50%이상을 차지하고 있는 가계소비지출의 변동을 파악하고 예측하기 위하여 소비자들의 경기에 대한 인식, 소비지출 계획 등을 조사ㆍ분석하는 월별 조사로 개발되었다. 본 논문에서는 통계청의 소비자전망조사의 조사방법과 소비자기대지수, 소비자평가지수 등의 작성방법을 소개하였다. 그러나 지수의 분석은 소비자전망조사의 시계열이 짧은 점을 감안하여 제한된 시계열내에서 소비자기대지수와 경기 동행종합지수 순환변동치와의 시차성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.125-127
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• 2014

본 논문은 선박의 일대다 충돌상황에서 국제해상충돌예방규칙(COLREGs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972)을 만족하도록 피항경로를 생성하는 충돌회피 알리고즘의 개발과 적용에 관해 기술한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 조우선박의 상대 방위각, 충돌위험정도 및 상호시계와 제한시계의 시계상태에 따라 피항동작을 분류하고, 규칙기반형태의 전문가시스템인 CLIPS(C Language Integrated Production System)를 이용하여 국제해상충돌예방규칙에 따른 피항행동공간을 생성한다. 검증을 위하여 Izuma problems의 3가지 충돌상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 다양한 충돌상황에 대하여 안전한 충돌회피경로가 생성됨을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.38-38
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• 2020

SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 이에 Jeung et. al(2019)은 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 과거 가뭄을 정확하게 모사하는 것을 확인하였다. 하지만 M-SPI는 전국을 하나의 지역으로 가정하여 산정하였고, 증발산량과, 고도 등 지형의 특성을 고려하지 않았기 때문에 일부의 가뭄사상을 재현하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기상학적 인자와, 지형학적 인자를 고려하여 지역화를 하고, 각 지역별로 대표 확률분포를 산정하여 가뭄지수를 산정하고자 한다. 또한 한국 기상청에서 제공하고 있는 국가 표준기후변화 시나리오를 수집하여 M-SPI에 적용하여 미래 극한 가뭄빈도의 변화를 전망하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.907-920
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• 2016

This study suggests an outlier detection algorithm that uses quantile autoregressive model in time series data, eventually applying it to actual stock manipulation cases by comparing its performance to existing methods. Studies on outlier detection have traditionally been conducted mostly in general data and those in time series data are insufficient. They have also been limited to a parametric model, which is not convenient as it is complicated with an analysis that takes a long time. Thus, we suggest a new algorithm of outlier detection in time series data and through various simulations, compare it to existing algorithms. Especially, the outlier detection algorithm in time series data can be useful in finding stock manipulation. If stock price which had a certain pattern goes out of flow and generates an outlier, it can be due to intentional intervention and manipulation. We examined how fast the model can detect stock manipulations by applying it to actual stock manipulation cases.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 2005.02a
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• pp.51-67
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• 2005

점포선택에 영향을 미치는 선행변수들을 규명한 기존 연구들은 주로 점포 방문행동에 초점을 두고 진행되어 왔으나, 이러한 점포 방문행동이 과연 실제 구매행동으로까지 이어질 것인가에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 관찰 자료를 이용하여 점포선택의 단계를 점포방문행동과 실제 구매 행동으로 분류한 후, 이들 각 단계에 영향을 미치는 요인들을 탐색적으로 실증하는데 그 목적이 있다. 소매점포를 대상으로 수집된 관찰 자료를 이용하여 분석한 결과, 경쟁점포의 수를 제외한 유동인구, 소매점포의 시계성과 같은 소매점포의 입지요인과 점포의 크기, 가판대 설치, 판촉 행사와 같은 소매점포의 마케팅 요인이 점포방문행동에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 점포방문행동이 실제 구매동향에 미치는 영향력은 주효과뿐만 아니라 상품구색과 같은 점포내부요인과의 상호작용효과가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 이러한 결과의 이론적 및 실무적 시사점이 논의되고, 연구의 한계점과 미래의 연구방향이 제시되었다.