• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.614-618
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• 2005

수문시계열 분석과 예측은 대부분 ARMA(AutoRegressive Moving Average) 형태의 선형적인 추계학적인 모형을 이용하였으나 자현현상이 복잡해지고 비선형적인 특성을 가짐에 따라 선형적인 해석은 수문시계열의 분석과 예측에 있어서 많은 오류를 내포하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도로 Chaos이론이란 개념이 사용되기 시작하였으며, 수자원분야에서는 1980년대 후반부터 물수지 방정식 및 강우유출에 대한 카오스적 특성분석 등 많은 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 영산강유역의 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 2003년 1월 1일 00시부터 2004년 12월 31일 23시까지 17,544개의 시수위 자료에 대하여 해당 년도의 Rating-Curve식을 적용 환산한 유출량자료에 데한 카오스적 특성을 분석하였다. 카오스적 특성을 분석하기에 앞서 원자료에 대하여 이동평균법과 Savitzky-Golay Filter를 적용하여 잡음을 제거하였으며, 1차원의 단일변량의 자료에 대한 상태공간(Phase Space)의 재건을 통하여 비교검토 하였다. 이러한 일련의 과정을 거친 자료에 대하여 상관차원법을 이용하여 영산강 유역의 나주지점의 시유출량 자료에 대한 카오스적 특성을 분석한 결과 저차원의 수렴으로 카오스 특성을 가졌다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.12 no.1
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• pp.19-26
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• 1987

In analyzing time series, estimating the level or the current mean of the process plays an important role in understanding its structure and in being able to make forecasts. The studies the class of time series models where the level of the process is assumed to follow a random walk and the deviation from the level follow an ARMA process. The estimation and forecasting problem in a Bayesian framework and uses the Kalman filter to obtain forecasts based on estimates of level. In the analysis of time series, we usually make the assumption that the time series is generated by one model. However, in many situations the time series undergoes a structural change at one point in time. For example there may be a change in the distribution of random variables or in parameter values. Another example occurs when the level of the process changes abruptly at one period. In order to study such problems, the assumption that level follows a random walk process is relaxed to include a major level change at a particular point in time. The major level change is detected by examining the likelihood raio under a null hypothesis of no change and an alternative hypothesis of a major level change. The author proposes a method for estimation the size of the level change by adding one state variable to the state space model of the original Kalman filter. Detailed theoretical and numerical results are obtained for th first order autoregressive process wirth level changes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.91-91
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• 2016

본 연구는 대규모 대기환경패턴 변화에 따른 극한 기후발생 및 극치 수문사상의 지역적 변동 특성을 분석하였고, 통계기법을 이용한 기후지수와 수문변량간의 원격상관관계 분석결과를 이용하여 한반도 중 장기 수문변량 예측의 가능성을 진단하였다. 또한 경남 지자체를 대상으로 다양한 통계예측모형(AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR)을 구축하여 그 예측능력을 평가하고 적용성을 검토하였고, 중 장기 통합홍수위험 평가를 위한 인덱스를 개발하였다. 서로 다른 엘니뇨 시기별 홍수 위험도 평가결과 전형적인 엘니뇨(Cold Tongue El Nino)해에는 남해안 일부 지역(거제시, 남해군)에서 위험도가 높게 산정되었으며, 경남 북부지역에서는 위험도가 매우 낮게 산정되었다. 중앙태평양 엘니뇨(Warm Pool El Nino) 해에는 경남 남부 지역을 중심으로 홍수위험지수가 높게 나타나 중앙태평양 엘니뇨가 발달 시 경남지역의 홍수위험 발생 가능성 평년에 비하여 큰 것으로 분석된다. 또한 라니냐(La Nina) 해에는 경남 서쪽일부 지역(남해군, 하동군, 산청군)에서 통합홍수위험지수가 높게 나타났으며, 나머지 지역에서는 홍수위험도가 작거나 중간 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중 장기적 관점에서 수자원 예측 및 효율적인 물 관리와 안정적인 용수공급에 도움을 줄 것으로 사료되며, 한반도 대상 특정 엘니뇨 해의 지자체별 홍수위험 취약성 평가에 활용이 가능할 것이다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.203-226
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• 2000

본 연구는 주가지수 선물시장이 도입된 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 5일까지 1분 간격 KOSPI 200 선물가격과 현물가격의 거래자료를 이용하여 각 선물가격과 기초자산가격간의 관계와 상호작용을 검토하는데 있다. 특히 본 연구는 차익거래자나 초단기 투기자(scalper)들이 거래체결을 위해 촌각을 다투는 선물시장의 거래행태에서 볼 때, 경제적 의미를 부여할 수 있는 1분 간격 수익률 자료를 이용함으로써 시장참여자의 실제 거래에서 표출되는 정형화된 현상을 정확히 파악한다는 점에서 중요하다. 본 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 주가지수 선물시장과 현물시장간에 체계적이고 긴 선도-지연 관계가 발견되었다. 주가지수 선물가격의 변화가 현물가격의 변화를 대략 26분 정도 선도하고 있으며, 대략 5분 정도 현물시장의 선도효과도 발견된다. 따라서 KOSPI 200 선물수익률과 현물수익률간의 선도-지연 관계는 한 시장에서 다른 시장으로의 일방적인 것이 아니라 시장간의 피드백(feedback)효과가 존재하며, 선물의 선도효과가 지배적인 것으로 보인다. 이러한 선도-지연 현상은 노이즈에 의한 비동시거래보다는 거래비용과 공매제약 차이 등 각 시장의 제도적 차이에 의해 발생하는 것으로 보여진다. 둘째, 약세시장 하에서 선물의 선도효과가 더욱 크게 나타났다. 이러한 현상은 약세시장 하에서 현물시장의 공매제약이 선물가격과 현물가격간의 괴리를 더욱 크게 하여 선물가격이 현물지수를 더욱 선도하게 하는 요인이 될 수도 있음을 나타내는 것이다. 셋째, 만기별 하위기간 중 97년 6월과 97년 12월을 제외한 기간은 선물과 현물가격간에 장기 안정적인 균형관계가 성립함을 발견하였다. 넷째, ARMA(p, q) 여과를 거친 선물과 현물수익률을 이용하여 97년 6월과 12월은 백터자기회귀(VAR)모형, 그 외의 기간은 오차수정(EC)모형으로 추정하였다. 표본전체기간동안 장기균형오차에 대한 조정은 선물과 현물시장에서 동시에 이루어지고 있으며, 시장간에 발생하는 불균형 상황은 아비트라지 거래로 조정되고 있음이 발견되었다. 각 만기별 모든 하위기간에 있어서는 시장간의 장기 불균형 상황이 현물시장을 통해서 조정되고 있으며, 시장이 성숙된 최근의 만기 98년 12월 하위기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.9 no.2
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• pp.88-99
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• 2007

Soil moisture is one of the essential components in determining surface hydrological processes such as infiltration, surface runoff as well as meteorological, ecological and water quality responses at watershed scale. This paper discusses soil moisture transfer processes measured at hillslope scale in the Gwangneung forest catchment to understand and provide the basis of stochastic structures of soil moisture variation. Measured soil moisture series were modelled based upon the developed univariate model platform. The modeling consists of a series of procedures: pre-treatment of data, model structure investigation, selection of candidate models, parameter estimation and diagnostic checking. The spatial distribution of model is associated with topographic characteristics of the hillslope. The upslope area computed by the multiple flow direction algorithm and the local slope are found to be effective parameters to explain the distribution of the model structure. This study enables us to identify the key factors affecting the soil moisture distribution and to ultimately construct a realistic soil moisture map in a complex landscape such as the Gwangneung Supersite.

• Water for future
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• v.29 no.2
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• pp.179-190
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• 1996

The characteristics of water quality in the downstream of the Han River were analyzed by statistical techniques. Basic characteristics, areal and temporal variations, and correlations of water quality data were investigated. Monthly water quality data have been investigated systematically by exploring data analysis, including time series plot, summary statistics, distribution test, time dependence test, seasonality test and flow relatedness test. Results show that water quality data in this river have seasonality. And applicability of stochastic models such as Thomas-Fiering model and ARMA(1,1) model was identified. From the examination of water quality data related to discharge, it was found that DO and SS are sensitive to water temperature rather than discharge, while BOD and COD are sensitive to discharge at dry seasons. Seasonal periodicities were identified in all water quality variables from the cross correlation analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1065-1074
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• 2011

During several decades, many researchers in the field of finance have studied Value at Risk (VaR) to measure the market risk. VaR indicates the worst loss over a target horizon such that there is a low, pre-specified probability that the actual loss will be larger (Jorion, 2006, p.106). In this paper, we compare conditional copula method with two conventional VaR forecasting methods based on simple moving average and exponentially weighted moving average for measuring the risk of the portfolio, consisting of two domestic stock indices. Through real data analysis, we conclude that the conditional copula method can improve the accuracy of portfolio VaR forecasting in the presence of high kurtosis and strong correlation in the data.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1756-1761
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• 2021

Although the COVID-19 outbreak that occurred in Wuhan, Hubei around December 2019, seemed to be gradually decreasing, it was gradually increasing as of November 2020 and June 2021, and estimated confirmed cases were 192 million worldwide and approximately 184 thousand in South Korea. The Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters have been taking strong countermeasures by implementing level 4 social distancing. However, as the highly infectious COVID-19 variants, such as Delta mutation, have been on the rise, the number of daily confirmed cases in Korea has increased to 1,800. Therefore, the number of cumulative confirmed COVID-19 cases is predicted using ARIMA algorithms to emphasize the severity of COVID-19. In the process, differences are used to remove trends and seasonality, and p, d, and q values are determined and forecasted in ARIMA using MA, AR, autocorrelation functions, and partial autocorrelation functions. Finally, forecast and actual values are compared to evaluate how well it was forecasted.