Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.841-852
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2010
통합공정관리는 공정의 변동을 줄이기 위하여 공학적 공정관리와 통계적 공정관리를 병행하는 절차이다. 통합공정관리의 기본적인 절차는 잡음과 이상원인이 공존하는 공정에 대하여 매시점마다 수정절차를 통하여 공정편차를 백색잡음으로 전환하며, 수정된 공정을 관리도를 이용하여 이상원인의 발생 여부를 탐지하게 된다. 이때 공정은 이상원인 발생 전에는 백색잡음이 되지만, 이상원인 발생 후에는 이상원인과 수정절차의 효과가 혼합되어 다양한 형태의 시계열 모형으로 변환하게 된다. 이 논문에서는 잡음모형으로 자기회귀이동평균(1,1) 모형을 가정하고 통합공정관리 절차를 수행하는 경우, 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 이상원인을 탐지하는 절차에 대한 효율을 살펴보았다. 또한 이상원인의 신호 후 이를 제거하기 힘든 경우 사용할 수 있는 재수정 절차를 제안하였다.
효율적 물관리란 거대한 물순환 과정에서 인간이 편안한 삶을 사는데 필요한 물의 이용효율을 극대화하는 것이다. 과거의 물관리는 이원화된 수량과 수질관리, 수량중심에서는 용수공급과 홍수조절이 주요한 관심사였다. 현재는 과거의 물관리에 친수와 환경을 더한 복잡한 분야로 확대되고 있다. 통합물관리란 물을 최적으로 관리하기 위해 물관리 이해당사자간의 소통과 물 기술의 고도화를 기반으로 기존에 분산된 물관리 구성요소들(시설 정보, 수량 수질 등)을 권역적으로 관리하는 것을 말한다. 본 연구에서는 대청댐 방류에 따른 금강 하류부의 홍수추적을 위해 수행한 댐하류 소유역별 강우량 빈도분석 과정, 용담댐 방류를 고려한 대청댐 홍수도달시간 검토, Poincare Section과 신경망기법을 이용한 수문자료 예측, 추계학적 다변량 해석과 다변량 신경망해석에 의한 대청댐 유입량 산정과정, 보조여수로 건설에 따른 주여수로와 보조여수로간의 연계운영방안, 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 고려한 대청댐 확보수위 산정, 저수지 중장기 운영계획 수립과 댐 운영 기준수위를 결정하기 위해 누가차분방식으로 적용되는 갈수기 유입량 빈도분석에 대한 실무적용 사례를 소개하고자 한다. 강우량 빈도분석 과정은 L-모멘트방법(Hosking과 Wallis, 1993)을 적용하였고, 홍수도달시간 검토는 평균유속, 하류 수위상승 기점 영향검토, 수리학적 모형(FLDWAV, Progressive lag method 등)을 활용하였다. 카오스 이론을 도입하여 대청댐 수문자료의 상관성 검토 및 추계학적 모형을 이용한 모의발생을 유도하여 수문자료 예측을 시행하였다. 추계학적 모형과 신경망모형 연구의 대상은 대청댐으로, 시계열 자료는 댐의 월강우량, 월유입량, 최고기온, 평균기온, 최소기온, 습도, 증발량 등의 자료를 기반으로 하였다. 적용기간은 1981~2009년의 자료를 이용하여 2010년 1월부터 12월까지 12개월 동안의 월유입량을 예측하였다. 수문자료 해석의 기본이 되는 약 30년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 대청댐의 유입량 예측을 위해 적용된 모형으로는 추계학적 모형인 ARMA모형, TF모형, TFN 모형 등이 적용되었고, 또한 신경망 모형의 종류인 다층 퍼셉트론, PCA모형 등을 활용하여 실측치와 가장 가깝게 근사화시키는 방법론을 찾고자 하였다. 또한, 기존여수로와 보조여수로 연계운영을 위해 3차원 수치해석을 통한 댐하류 안정성 검토 및 확보수위 산정을 통해 단계(관심, 주의, 경계, 심각)별로 대처가 가능한 수위를 산정하였다.
지수혼합 시계열 모형인 EARMA(1,1) 모형이 율-워커 추정법과 조건최소제곱 추정법으로 추정되었다. 율-워커 추정량은 이동평균모수가 포함된 ERAMA(1,1) 모형인 경우 유일하지 못하므로 가역 조건을 만족하는 추정량이 유일한 추정량으로 얻어졌고, 조건최소제곱 추정량은 근사추정량이 얻어졌다. 모의 실험을 통하여 근사조건제곱 추정량은 율-워커 추정량보다 평균제곱오차면에서 훨씬 좋은 추정량으로 나타났다.
공정관리에서 작은 평균변화를 탐지하기 위하여 누적합 관리도를 사용하는 것이 일반적이다. 자기상관이 존재하는 공정의 경우 시계열 모형에 적합하여 구한 잔차를 관리도에 적용하는 모형기반 관리방법이 활용되고 있다. 그러나 공정에 일정한 크기의 지속적인 수준 변화가 발생하면 잔차에는 동적 평균변화의 패턴이 나타나게 되어 누적합 관리도의 탐지능력은 저하될 수 있다. 본 논문에서는 잔차에 등락을 반복하는 진동(oscillation) 특성의 동적 평균변화가 발생하는 ARMA(1,1) 모형을 대상으로, 그러한 변화를 효율적으로 탐지할 수 있는 새로운 OCUSUM 관리도를 제안하고 모의실험을 통해 최근에 소개된 기존의 CUSUM 관리도와 탐지능력을 비교하였다.
상태공간(狀態空間) 개념(槪念)에 기초(基礎)를 두어 시스템의 동적(動的) 거동(擧動)을 나타낸 Kalman filter와 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)의 순환(循還) 알고리즘에 의한 예측방법(豫測方法)을 연구(硏究)하여 하천유출(河川流出) 예측(豫測)에의 적용성(適用性)을 검토(檢討)하고 그 결과(結果)를 제시하였다. 강우(降雨)-유출과정(流出過程)의 동적(動的) 거동(擧動)을 자색(白色) Gaussian 잡음(雜音)이 있는 선형(線型), 이산형(離散型)시스템으로 보아서 낮은 차수(次數)의 ARMA 과정(過程)으로 나타내었으며 예측모형(豫測模型)의 상태(狀態)벡터를 random walk로 나타내었다. 예측오차(豫測誤差)에 대한 통계적(統計的)인 분석(分析)으로 모형구조(模型構造)를 결정하였으며 적용(適用)된 예측(豫測)알고리즘의 검정(檢正)을 위하여 시우량(時雨量)과 시유량(時流量)의 과거(過去) 기록치(記錄値)를 사용하였다. 예측결과(豫測結果)를 분석(分析)하나 Kalman filter에 의한 알고리즘이 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.
해저면의 지형과 형상을 조사하기 위해 획득되는 다중빔 음향측심자료는 조사선의 움직임과 빔의 위치에 따른 음압의 보정부족 등에 기인하는 이상치를 포함하고 있다. 이 연구에서는 자기회귀이동평균(ARMA)기법을 이용하여 이상치에 의해 왜곡된 자료를 보정해주는 통계학적 절차를 소개하고 이를 동해에서 얻어진 자료에 적용하였다. 이 방법에서는 자료의 자기 상관을 1차 자기회귀모형 AR(1)으로 표현하고 이를 추정한 후 추정된 모형에 현저하게 부합하지 않는 자료(이상치)는 추정된 모형을 인용하여 수정한다. 이러한 방법을 이상치가 발견되지 않을 때까지 반복적으로 되풀이한다. 자료의 처리결과 해저지형을 나타내는 신호에 비해 월등히 큰 이상치들이 대부분 제거되었음을 볼 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.507-516
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2012
시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.
본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 시간에 따라 연속 측정한 토양수분을 이용하여 시계열 분석 을 수행하였다. 토양수분의 측정 방법은 장기간 토양수분의 확보에 신뢰성을 인정받은 TDR을 이용하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 측정지점에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 수집하였다. 유출은 해당 사이트 인근에 위치한 사방댐과 전격비교의 수위계에서 실측한 값을 사용 하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응되도록 물리적으로 전개하고 실측한 토양수분 시계열 데이터로 분석한 결과와 비교하였다. 전이 함수 모형은 토양수분 시계열 데이터를 입력변수로 하고 유출 데이터를 반응 변수로 하여 전개하여 토양수분 변화량과 유출간의 전이함수 모형을 도출하였다. 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적절한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타났고, 모형양상에 원인을 검토해 보았다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화 하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.
다목적댐을 효율적이고 체계적으로 운영하기 위해서는 수문순환에 대한 지역별, 기간별 이해와 더불어 댐저수지로의 정확한 유입량 산정이 필요하다. 수문모델링을 비교하기 위해서는 개념적 모형과 추계학적 모형으로 나눌 수 있는데 개념적 모형은 상당히 많은 입력요소로 말미암아 사용자로 하여금 이해를 하는데 있어서 어려움을 겪을 수 밖에 없는 실정이나 추계학적 모형은 확률적 철상 및 기초적 예측이론을 습득하게 되면 쉽고 간단하여 검토를 용이하게 할 수 있는 장점이 있다. 수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어서 핵심적인 수문변수의 미래거동의 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유입량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생한 정확한 예측을 제공하는 것이다. 따라서 월유입량 예측을 위해 추계학적 모형(ARMA(1,1), ARMAX, TFN, SARIMA)과 신경망 모형(BP, CASCADE 등)의 적용을 통해 한강수게 주요 다목적댐에 가장 적합한 방법을 선정하고자 하는데 본 연구의 목적이 있다.
시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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