• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.351-360
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• 2013

MODIS NDVI 시계열 자료에 하모닉 분석을 적용하면 계절에 따른 식생의 연간 변화 패턴을 이해할 수 있다. 하모닉 분석은 시간에 따라 형성된 시계열 자료의 복잡한 파형의 형태를 일련의 정현파 파형(sinusoidal waves)의 합으로 분해하고 진폭과 위상으로 정의되는 각 파형의 특성을 통해 시계열 자료의 패턴을 분석하는 방법이다. 본 논문은 NDVI 시계열 자료에 하모닉 모형을 적용하여 각 구성 성분의 진폭과 위상을 측정하고 이러한 파라미터들의 변화를 분류하여 식생의 연간 변화를 탐지하는 방법론을 제안하고 있다. 이를 통해 장기간에 걸친 식생 변화 지역을 모니터링할 수 있고 또한, 이 과정에서 하모닉 모형을 통해 미관측 자료나 노이즈 자료를 복원하여 시계열자료를 재구축할 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 자료를 통해 하모닉 분석의 유용성에 대해 테스트하였고, 2006년부터 2012년까지 총 7년간 북한 개마고원 부근의 MODIS NDVI 식생 자료에 하모닉 모형을 적용하여 연간 변화 지역을 탐지하고 연간 식생변화지역맵을 작성하였다. 이렇게 작성된 연간 식생변화지역맵은 장기적인 식생변화 모니터링을 위한 기초 맵으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.259-259
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• 2019

시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.51-63
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• 2008

제주-내륙 간 국내선 항공여객수요는 여가통행의 대표적인 시계열 특성인 1년을 주기로 증감을 반복하는 전형적인 계절변동 패턴을 보인다. 본 연구는 10년(1996${\sim}$2005) 동안의 제주-내륙 간 월별 시계열 총량자료를 이용하여 단순시계열모형과 부분조정모형 및 이들 모형별 탄력성(소득, 운임)을 추정하였다. 탄력성 추정결과 단순시계열모형의 경우 소득탄력성은 탄력적(1.55), 운임탄력성은 비탄력적(-0.49${\sim}$-0.59)으로 추정되었다. 부분조정모형의 경우 소득탄력성은 단기에는 비탄력적(0.51), 장기에는 탄력적(1.88)으로 추정되었으며, 운임탄력성은 장 단기 모두 비탄력적으로 추정되었으나, 단기(성수기:-0.13, 비수기:-0.20)보다는 장기(성수기:-0.48, 비수기:-0.72)가 보다 더 탄력적으로 추정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.231-231
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• 2019

수문자료는 수문과정을 이해하고 그 특성을 파악하여 장래 예견되는 자연재해로부터 인간의 생명과 재산을 보호하는데 있어서 매우 중요하다. 특히 수자원 계획 수립 및 대규모 수공구조물 설계 시 수문학적 설계기준이 되는 강수량 및 유출량과 같은 설계 수문량을 정확하게 산정하기 위해서는 장기간의 과거자료가 필요하다. 그러나 한국의 경우 수문자료 관측을 위한 관측소가 대부분 근래에 설치되어 자료의 기록기간이 짧은 실정이며, 수문자료의 질적인 면에서의 신뢰성이 의심되는 경우가 많아 수문 시계열 자료의 특성을 파악하는 것이 더욱 중요하다. 한국의 경우 수문 시계열 자료가 정상성이나 독립성을 지니고 있다고 가정하고 수문분석을 실시하는 경우가 많기 때문에 정상성을 가정한 수문분석으로 인해 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국의 기상청 63개의 기상관측소 중 45년 이상의 장기간의 관측 자료를 가지고 있는 37개의 기상관측소의 연강수량 자료를 대상으로 Data Screening 방법을 이용하여 정상성 분석을 실시하였다. 분석결과 37개소의 기상관측소 연 강수량의 시계열 자료 중 4개 관측소의 연강수량 자료에서 경향성을 보였으며 평균과 분산의 시간변동성을 의미하는 안정성은 22개 관측소 연강수량 자료에서 불안정성을 나타내었다. 또한 4개 관측소 연강수량 자료에서 지속성을 나타내었다. 본 논문에서는 경향성이 없고 평균과 분산의 안정성이 존재하며 지속성을 보이지 않는다는 조건을 동시에 만족하는 연 강수량 시계열 자료만을 정상성이 있다고 판단하였으며 분석 결과, 37개 관측소 중 23개 관측소(약 62%) 연 강수량자료가 비정상성을 나타냄을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 노동경제논집
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• 제34권3호
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• pp.59-80
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• 2011

본 연구는 비안정적 시계열 자료 분석 방법을 이용하여 장단기 고용탄력성을 추정하고 그 변화를 고찰하였다. 그 결과, 지난 25년간 고용탄력성이 유의하게 감소했다는 증거를 발견할 수 없었다. 이는 외환위기 이후의 취업자 수 증가율 감소가 고용탄력성 감소보다는 성장률 감소에 크게 기인함을 의미한다. 그러므로 일자리 창출력을 높이려는 정책적 노력은 성장잠재력 강화에 경주되어야 한다. 통계적 유의성을 떠나 고용탄력성 감소경향을 사실로 받아들인다고 하더라고 그것은 장기적으로 영향력을 발휘하는 구조적 요인에 기인하는 것이다. 그러므로 주어진 성장률 아래에서 일자리 창출력을 높이기 위한 노력도 장기적인 체질 강화에 역점을 두어야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1647-1652
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.171-174
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.344-344
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• 2012

추계학적 강우모의발생기법은 수문학적 분석에 널리 이용되는 방법으로서 장기간의 강우입력 자료를 이용할 수 없는 경우 과거의 관측 자료를 반복하여 이용하기 보다는 과거 관측치의 통계학적 특성을 지니고 있는 합성강우량 시계열자료를 모의하여 설계 강우량 산정 및 강우-유출모형을 이용한 장기해석 등과 같은 수문학적 해석을 위한 입력 자료를 확충하기 위해 이용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 수문학적 설계 강우량 산정 시 가장 중요한 강우발생 특성과 극한치의 특성이 변화하고 있기 때문에 전통적인 추계학적 강우발생기법을 이용하여 강우 시계열자료를 확충하는 것은 한계가 있을 것으로 추정되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 유럽 등에서 도시배수체계의 설계를 위해 널리 이용되고 있는 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형을 이용하여 시간단위 강수량자료를 확충하고 모의된 강우량시계열자료와 실측 강우량자료를 통계학적으로 비교하였다. 또한, 극한치 분석을 통해 변화하는 기후상황에서 적합한지를 평가하였다.