This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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pp.295-304
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2019
This article deals with threshold-asymmetric volatility models for over-dispersed and zero-inflated time series of count data. We introduce various threshold integer-valued autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) models as incorporating over-dispersion and zero-inflation via conditional Poisson and negative binomial distributions. EM-algorithm is used to estimate parameters. The cholera data from Kolkata in India from 2006 to 2011 is analyzed as a real application. In order to construct the threshold-variable, both local constant mean which is time-varying and grand mean are adopted. It is noted via a data application that threshold model as an asymmetric version is useful in modelling count time series volatility.
파랑관측 자료와 실측된 해안선 위치를 활용하여 맹방해안에 형성되는 beach cusp의 일 년에 걸친 대순환과정과 계절별 특성을 포획모드 Edge waves와 beach cusp의 인과 관계를 중심으로 살펴보았다. 맹방표사 계에 출현하는 beach cusp의 시공을 통한 변화 추이를 가늠하기 위해 threshold 상향통과 법으로 특정된 각 beach cusp의 파장과 진폭을 활용하여 정량화하였으며, 스펙트럼 해석의 경우에는 spectral mean sand wave number를 도입하여 정량화하였다. Spectral mean sand wave number의 시계열자료로부터 sand wave의 융합과 분할이 반복되는 주기를 산출하는 경우 beach cusp의 대순환과정은 일 년에 두 번에 걸쳐 진행되는 것으로 보인다. 해빈면적의 경우 해빈 대순환 과정이 완성되는 일 년을 기준으로 $14,142m^2$ 정도 증가하였으며, quadratic 회귀 분석하여 얻은 평균 해안선의 경우 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하였다. 해빈면적은 2017.11.26부터 2017.12.22 사이에 $30,345m^2$ 내외로 급속하게 증가하였으며, 이렇게 급속한 해빈면적 증가는 상당히 예외적인 것으로 11월 26부터 12월 22일 사이에 맹방해안으로 내습한 파랑의 성격에 기인하는 것으로 판단된다. 전술한 기간은 온화한 장주기 너울이 지배적이며, 대부분의 파랑이 영의 영각에 가깝게 맹방해안으로 내습한다. 이러한 파랑조건은 주 표사 이송모드가 횡단 표사라는 것을 의미하며 자연 해빈의 자기 치유능력이 횡단 표사를 통해 구현된다는 사실을 상기하면 전술한 해빈면적의 급속한 증가는 영의 영각으로 진입하는 파랑의 경계층 streaming에 의해 해안방향으로 회귀되는 표사가 누적되어 발생하는 것으로 판단된다.
Recently the concept of learning has become very fashionable among academics from different economic disciplines. Economic geographers and spatial planners joined this fashion by increasingly speaking about the 'learning region'. This paper makes clear that this learning region'. This paper makes clear that this learning region concept has been launched from three angles; as spatial outcome of grand societal changes, as spatial concentration of entrepreneurial learning for innovation and as regional development concept. Despite the deficits and flaws such a young concept is faced with, such as vague definitions, the lack of empirical research and an insufficiently clear separation from existing concepts, the learning region concept might provide economic geography with more insight in agglomeration effects, stronger links with policy-making and more knowledge on path dependency and thus on unravelling the distinction between 'good' and 'bad' industrial agglomerations.
Parallel testing means ordering a number of tests at the same time so abnormalities in any of the tests can be found quickly and used in making the diagnosis. This is a good medical strategy to eliminate diseases and it is relatively inexpensive if all the tests are potential sources of information and performed on the same analyzer. In regression, the equation for the straight line is recast as y = bx + a. This change in terminology leads to confusion. Here a is the y-intercept or constant and b is the coefficient or slope of the line. A few more words of caution about regression - as in all of statistics there are certain assumptions: the x value is a true measure, both X and Y distributions are normal, and homoscedasticity, i.e., the variance of y is the same for each value of x. In this study the linearity classification made by different scientists were always in agreement. Typical examples of curves that were considered linear are presented in Fig. 1-5. Because these automated procedures values were usually within five percent of each other the curvature could be easily detected. The plot of the WBC, RBC, hemoglobin, hematocrit and platelet concentrations from approximately 74.4 to $0{\times}10^3/{\mu}L$ and $80.4-0{\times}10^3/{\mu}L$, $5.6-0{\times}10^6/{\mu}L$ and $6.1-0{\times}1106/{\mu}L$, 18.3-0 g/dL and 19.0-0 g/dL, 54.1-0% and 56.8-0% and 642.0 to $0.03{\times}10^3{\mu}L$ and $754.0-0{\times}10^3/{\mu}L$ on the ADVIA 2120 C Versus and A and B typical of an acceptable linear study as shown in Fig. 1-5. The grand mean of R2, intercept and slope is 0.99898, 0.99459 and 1.54626.
공원 이요자수의 변동에 대한 구체적인 파악은 $\ulcorner$레크레이션$\lrcorner$ 수요적 측면엣 공원의 계획 및 관리에 가장 중요한 지표가 된다. 본 연구는 서울 어린이 대공원을 대상으로 1일 이용자수의 변동에 관계하는 요인들을 구체적으로 분석함으로써 관련변수의 종류 및 상대적 영향력 등을 계략적으로 규명하고자 하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 1) 월별 이용자수의 최대집중원은 5월이었으며 4월, 8월, 10월의 순이었는데, 이 기간들은 본 공원의 주이용자인 어린이들의 소풍 및 방학기간으로 특정지원다. 2) 상관분석 결과, 이용자수와의 상관관계는 요일, 월 평균온도, 월특성(소풍기간 여부)의 순으로 높게 나타났다. 3) 비계량적(nonmetric)인 변수들의 영향력을 계량적으로 비교분석하기 위한 다원변람분석의 결과, 본 공원은 기존연구에서와는 달리 계절에 의한 구분보다도 월특성(소풍기간, 방학기간 등)으로 $\ulcorner$카테고리$\lrcorner$화 하는 것이 바람직하게 나타났으며, 날씨보다도 요일에 의해 더 큰 영향을 받는 것이 확인되었다. 4) 중외귀분석의 결과, 이용자수는 요일, 월평균기온, 날씨, 월특성 (방학기간여부), 월간일조시간등의 독립변수에 의한 함수관계로 나타났으며, $\ulcorner$더미$\lrcorner$ 변수들로만 분석한 경우에는 휴일, 소풍기간, 날씨의 맑음여부 등의 순으로 영향력이 크게 나타났다. 5) 이와 같은 이용자수의 변동에 관계하는 요인들에 대한 분석작업이 모든 공원에 대해 이루어짐으로써 주요변수별 유형화가 가능하다. 따라서 이러한 분석작업들은 보다 구체적인 이용행태의 파악과 더불어 공원의 계획 및 관리등에서 기초적인 근거로써 활용될 수 있어야 할 것이다.
탄소중립을 위한 이산화탄소 저감 기술 및 대체 에너지에 대한 수요가 계속 증가하고 있다. 팔리고스카이트(palygorskite)는 리본 구조를 가지는 점토광물로 넓은 표면적의 나노크기의 공극을 가지고 있어, 지구온난화의 주범인 이산화탄소(CO2)를 포집하고 친환경 대체 에너지인 수소(H2)를 저장할 수 있는 물질로 제안된 바 있다. 이번 논문에서는 대정준 몬테 카를로(grand canonical Monte carlo) 시뮬레이션을 사용하여 팔리고스카이트 나노공극으로의 CO2 및 H2 분자의 흡착 등온선과 기작에 대한 기초연구의 예비 결과를 보고한다. 실온에서 기체의 분압 관련 변수인 화학 포텐셜(chemical potential)의 증가에 따라 나노공극에 흡착되는 CO2 및 H2 함량은 증가하였다. CO2와 비교하여, H2의 흡착은 더 높은 화학 포텐셜, 즉 높은 에너지가 필요하였다. 이론 계산으로 얻은 나노공극에서의 평균 제곱 변위(mean squared displacement)는 CO2 보다 H2가 훨씬 높았으며 기존 실험 결과와 일치했다. CO2는 나노공극에서 일렬로 배열된 반면, H2는 매우 불규칙한 배열을 보였다. 이번 연구 방법은 CO2 및 H2를 저장 가능한 지구물질 광물을 찾는 개발연구뿐만 아니라, 지중환경에서 유체와 광물의 반응을 근본적으로 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.
This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.
본 연구는 고등학교 학생들을 대상으로 고령화사회와 고령친화산업에 대한 인식도를 조사하여 다가오는 초고령 사회의 충격에 대비하기 위한 교육의 방향 설정에 기초 자료를 제공하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 광주광역시 고등학생 642명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS/PC WIN 14.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차를 산출하였고, $x^2$과 t-test로 분석하였다. 먼저, 노인에 대한 인식은 가족 관계 영역과 심리적 영역에서 대체로 긍정적인 반면 신체적 영역에서는 다소 부정적으로 나타났고 고령화사회에 대한 지식은 전반적으로 낮은 수준이었다. 성별과 조부모 접촉 경험에 따른 고령화사회에 대한 인식의 차이를 살펴보면 노인에 대한 인식은 조부모 방문 횟수에 따라 유의한 차이가 나타났고 고령화사회에 대한 지식은 성별에 따라 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 고령친화산업에 대한 인식은 고령친화산업이 필요하다고 생각하고는 있으나, 고령친화산업을 본인의 직업으로는 선호하지 않는 것으로 나타났고 고령친화산업 중 가장 발달되어야 한다고 생각하는 분야는 '요양 서비스' 분야를 선호하였다. 고령친화산업에 대한 인식의 차이를 살펴보면, 고령친화산업의 필요성과 전망, 발달되어야 한다고 생각하는 고령친화산업 분야는 성별에 따라 유의한 차이가 나타났고, 고령친화산업 분야의 직업 선택 의사는 조부모 방문 횟수에 따라 의한 차이가 나타났다. 셋째, 고령화사회 및 고령친화산업에 대한 교육 방향은 노인관련 교육의 필요성을 대부분 느끼고 있었고 기술 가정과에서 직업 교육과 노인 이해 교육을 함께 실시해야 한다는 의견이 높게 나타났다. 고령화사회 및 고령친화산업에 대한 교육 방향의 차이를 살펴보면, 고령친화산업 발달에 대비한 노인 관련 교육의 필요성에 대해서는 성별에 따라, 고령친화산업 관련 교육 내용에 있어서는 성별, 조부모 동거 경험, 조부모 방문 횟수에 따라 유의한 차이가 나타났다.
The concentration of gaseous elemental mercury (Hg) was measured concurrently with relevant environmental parameters from Yang-Jae monitoring station in Seoul during Sept. 1997 to June 2002. Although data collection was disrupted for certain periods, the grand mean concentration of Hg for this five year period was found at 5.32 $\pm$ 3.53 ng m$^{-3}$ (N = 27,170). Because of short resolution of data acquisition, we were able to examine the temporal variability of Hg at varying time scale. The diurnal variability of Hg, when investigated for each of those five years, indicated consistently the dominance of nighttime over daytime. If examined at seasonal scale, Hg level was systematically higher during winter/spring than summer/fall period. The results of this short-term variability were best explained by the combined effects of such factors as meteorological conditions (formation of inversion layer and seasonal changes) and anthropogenic source processes. However, examination of long-term variation Pattern was much more complicated to explain. Thus, extension of our study is needed to diagnose the future direction in long-term trend of Hg behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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