섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.
장기간의 극치 파랑자료는 연안 및 항만구조물의 계획 및 설계에서 매우 중요한 인자이다. 그러나, 한국 연안 심해파는 관측 자료가 한정되어 있으므로 기상정보로부터 사후추정한 장기간의 파랑자료를 이용하고 있다. 한국해양연구원(2005)에서는 1979년부터 2003년까지의 한국연안 106개 지점의 극치 파랑 자료를 제시하였다. 본 연구에서는 이 자료를 활용하여 최적 극치분포 함수를 분석하고, Goda(2004)가 제안한 확산모수를 산정하였다. 산정된 확산모수는 모멘트법으로 산정한 결과와 잘 일치하였다. 그러나, 확산모수가 외국사례보다 큰 1.0에서 2.8에 이르고 있기 때문에 차후 설계파에 대한 검토가 필요하다.
최근 기후변화로 인한 도시홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA의 한반도(12.5km) 기후변화 RCP 4.5 및 RCP 8.5시나리오에 대해 편의보정 및 시간상세화를 실시하여 기후변화를 고려한 수문분석을 하였다. 기후변화 시나리오의 편의보정은 Gamma분포를 이용한 모수적 분위사상법과 관측자료의 누가확률분포를 이용하는 비모수적 분위사상법으로 수행하였으며, 관측된 분 단위 강우자료를 기반으로 기후변화 시나리오 미래기간에 대해 시간상세화를 실시하였다. 또한, 도림천유역을 중심으로 기후변화 시나리오 미래기간의 확률강우량과 설계홍수량을 산정하였다. 본 연구에 결과는 수문분석을 위한 기후변화 시나리오 시간상세화 방안에 크게 기여 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 GPH(Geweke and Porter-Hudak, 1983) 추정량을 이용하여 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률을 장기기억속성이 있는지 실증분석을 수행하였다. GPH는 장기기억보전 시계열 모수 d를 직선회귀에 의해서 추정하였으며 이를 GPH 추정량이라고 하며 이는 대역폭 m에 의존한다. m값에 따른 GPH추정량의 자취를 확인하여 추정 값이 안정적인 구간을 확인하여 m을 결정한다. 분석 결과 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률은 0< d <0.5를 만족하여 장기기억 속성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.713-719
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2007
금호강수계를 대상으로 1998년부터 2007년까지의 환경부의 수질측정망 대상수질자료를 이용하여 월별 수질경향을 LOWESS 경향분석법을 적용하여 장기수질경향을 분석하였다. 금호강을 상류, 중류, 하류로 구분하여 각각 3개 지점의 수질측정망에 대해서 대표수질항목인 BOD, TN, TP, EC에 대하여 수질환경 오염의 장기 경향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 금호강의 위치에 따른 수질오염의 연도별 변화를 나타내는 것으로 수질 개선의 지방자치나 중앙의 수질 정책과 행정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 낙동강 주요 지류지천의 수질 모니터링 자료를 이용하여 수질지수를 산정하고 우선 관리가 필요한 지류지천을 파악하기 위해 장기 경향성 분석을 수행하였다. 환경부에서 시행하고 있는 실시간수질지수 방법을 적용하여 수질지수를 산정하고 모수 통계기법인 선형회귀와 비모수 통계기법인 Mann-Kendall Test와 Sen Slope Test를 적용하여 경향성을 분석하였다. 미전천2, 서교천2 지점을 제외한 주요 지류지천의 수질지수는 Fair 등급 이하의 범위에 있으며 북안천, 천내천, 호계천, 용덕천을 제외한 나머지 지점에 대해서는 유의성을 가진 경향이 나타나지 않았다. 따라서 본류에 대한 수질개선을 위해서는 지류에 대한 관리가 선행되어야 할 것으로 검토되었다.
본 연구는 노년기 빈곤과 우울의 종단적 변화궤적을 확인하고, 장기간의 두 변화 유형이 어떠한 연관성을 가지는지를 파악하여 노년기의 빈곤과 우울에 대한 이해를 높이는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국복지패널 1차년도(2006)부터 9차년도(2014)까지의 자료를 활용하였고, 베이비부머 세대를 포함한 예비노인 세대부터 후기 노인 세대까지의 4,431명을 대상으로 준모수적 집단중심 모형과 이중변화형태 모형을 통해 분석하였다. 분석결과, 빈곤 변화궤적은 '비빈곤형', '빈곤감소형', '빈곤증가형', '빈곤 고수준 지속형', '만성빈곤형'의 5가지 유형으로 분류되었고, 우울의 변화궤적은 '안정형', '우울 저수준 유지형', '우울 위험 경계형', '우울 고수준 유지형'의 4가지 유형으로 분류되었다. 또한 빈곤과 우울의 장기적 변화상태를 동시적으로 살펴본 결과, 빈곤과 우울의 만성화 및 위험이 높은 집단에서 빈곤과 우울의 복합적 위험이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 노년기 빈곤과 우울의 종단적 연관성을 밝히고, 노년기 빈곤과 우울 예방 및 개입의 사회복지적 함의를 논의하였다.
산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라를 중심으로 볼 때, 중요한 국가 간에 기술혁신의 수렴존재와 기술혁신의 수렴기간에 관한 실증연구를 목적으로 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선형적인 기술혁신의 확산을 가정한 결과로 볼 때, 분석대상국가간에 분석대산 국가 간에 기술혁신의 확산이 이루어지고 있지 않았다. 둘째, 보다 직접적인 기술혁신존재 및 확산기간을 측정한 결과 선형을 가정한 AR(1)모형에서 추정한 계수 값이 일본과 한국의 경우를 제외하고는 정상적인 형태로 나타났다. 셋째, 모수적 추정과 선형의 경우가 비모수적 추정과 비선형의 경우보다 기술혁신에 따른 수렴기간이 길게 나타났다. 특히 일본과 우리나라의 경우에는 선형을 가정하는 경우에는 기술혁신에 따른 수렴현상이 나타나지 않은 반면, 비선형인 경우에는 수렴현상이 나타났다. 마지막으로 미국과 우리나라의 기술혁신에 따른 수렴기간이 우리나라와 중국의 기술혁신에 따른 수렴기간보다 길게 나타났다. 따라서 기술혁신확산 및 수렴기간이 장기적인 경우 선형적인 기술혁신존재검증을 어렵게 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 연구결과 정책적 시사점은 두 가지로 요약될 수 있다 첫째, 우리나라의 경우에 기술혁신수준이 중국이 쉽게 모방할 수 있는 정도로 매우 낮다고 볼 수 있다. 둘째, 우리나라에 대한 중국의 기술혁신 모방에 대한 정책적 시사점으로는 우리나라 기술혁신의 주기가 짧으면서 자주 일어나야한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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