• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.271-280
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• 2005

공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.723-730
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• 2009

시계열의 결측값은 미지의 모수로 취급될 수 있으며 최대우도방법 또는 확률변수방법에 의해 추정할 수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할 수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 ARMA 모형을 적용하여 두 가지 추정방법인 최대우도추정방법과 확률변수방법을 이용해 결측값을 대체하는 방법을 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001${\sim}$2006년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 앞의 두 가지 추정방법을 예측오차제곱합(SSF)을 구하여 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.395-403
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• 2002

반응표면방법론에서의 세번째 단계에서는 일차모형이 가정되고, 반응표면의 곡선효과는 중앙점과 2수준 부분실시법에서의 실험을 통해서 검토된다. 참모형이 2차 모형인 경우를 가정하자. 최적실험계획을 선택하기 위해서 Box와 Draper(1959)는 관심영역에서 예측치 y(x)의 평균제곱오차를 적분한 값인 가중평균제곱오차(AMSE)를 최소화 시키는 최적실험계획 기준을 제안하였다. AMSE는 예측치의 가중분산과 가중제곱편의 량의 합으로 분할될 수 있다. AMSE는 실험계획 적률과 참모형의 회귀계수들의 값에 종속되어서 가중평균제곱오차를 최 소화하는 실험 계획을 찾기는 불가능하다. 실용적인 대안으로 Box와 Draper(1959)는 가중제곱편의 량을 최소화하는 실험계획을 제안했고, 이 실험계획의 상자점들이 중앙점을 향해서 축소됨을 보였다. 이 논문에서는 표준화된 회귀계수들의 값에 대해서 실험계획의 최소효율을 최대화하는 강건한 실험계획을 제안한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.129-142
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• 2006

본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.299-303
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• 2018

일반적으로 대공화기의 체계 명중률을 예측할 때 오차를 각각 고정편기, 가변편기 및 랜덤오차로 분류한 후 가변편기와 랜덤오차는 각 오차의 값의 제곱의 합의 제곱근으로 나타내고 고정편기의 경우는 오차의 합으로 나타낸다. 이때 각 오차의 단위 값의 변화에 관한 고각방향과 방위각 방향의 변위를 나타내는 변수가 가중치로 작용한다. 그리고 이 오차들을 이용하여 정규분포식의 적분을 통하여 체계 명중률을 예측한다. 본 논문에서는 오차의 상관관계를 고려하여 체계 명중률을 예측하는 방법을 제시한다. 본 접근법이 정밀한 체계 명중률을 예측하는데 도움이 된다는 것을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.11-20
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• 2017

시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.35-44
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• 2022

본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.17-29
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• 2007

The major purpose of this article is the comparison of estimation method with Newton-Raphson, Kalman-filter, and prediction method with Kalman prediction. Conditional expectation in space time bilinear(STBL) model, which is a very powerful and parsimonious nonlinear time-series model for the space time series data can be viewed as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations and time points, and which have appeared in a important applications areas: geography, geology, natural resources, ecology, epidemiology, etc.

• 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.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.31-31
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• 2020

본 연구는 대표적인 봄 꽃 식물인 진달래(Rhododendron mucronulatum Turcz.)의 개화시기를 예측하기 위해 지난 9년간(2011년-2019년) 주왕산 지역에 생육하는 진달래의 식물계절자료(파열·개화·개엽·만개·낙엽)와 기상자료(일평균기온·일최고기온·일최저기온)를 토대로 이탈리아 생물기상연구소(IBMET)의 Chill Day 개화 예측모형인 생물계절모형을 실시하였다. 생물계절모형에 의한 예상 발아일간 편차의 제곱을 최소로 하는 조합은 기준온도 5℃, 저온요구량과 가온요구량은 97.94로 나타났다. 즉, 휴면해제일로부터 기준온도 5℃로 Chill Day를 누적시켜 97.94에 도달하는 날짜가 낙엽~내생휴면해제일이자 내생휴면해제일~발아기간까지의 값이며, 내생휴면해제일을 기점으로 개화일까지 102.93이 개화에 필요한 가온량으로 나타났다. 2011년부터 2019년까지 개화예상일을 기상청 회귀모형을 실관측기온에 적용한 결과 오차는 MAE=1.44이며, 생물계절모형을 적용할 경우 오차는 MAE=1.39, 기준온도 5℃일 경우 MAE=4.23, 기준온도 6℃일 경우 MAE=5.47, 기준온도 7℃일 경우 MAE=5.05로 나타나 생물계절에 의한 관측과 기상청의 회귀모형이 가장 유사한 것으로 나타났다. 가장 최근인 2018년과 2019년의 기상청 회귀모형와 생물계절모형의 개화 예측일을 비교한 결과, 2018년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 30일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 26일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 4월 2일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 3일에 개화를 시작하여 생물계절모형과 매우 유사함을 확인하였다. 2019년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 25일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 8일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 3월 29일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 5일에 개화를 시작하여 오히려 생물계절모형과 더욱 유사함을 확인하였다.