• 응용통계연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.759-765
• /
• 2010

In this paper, two new inverse regression methods are introduced. One is a distance based method, and the other is a likelihood based method. While a model is fitted by minimizing the sum of squared prediction errors of y's and x's in the classical and inverse methods, respectively. In the new distance based method, we simultaneously minimize the sum of both squared prediction errors. In the likelihood based method, we propose an inverse regression with Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) error distribution. Using the cross validation method with an asymmetric real data set, two new and two existing methods are studied based on the relative prediction bias(RBP) criteria.

• 한국습지학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.63-73
• /
• 2010

수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.

• 대기
• /
• 제31권2호
• /
• pp.185-198
• /
• 2021

In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.175-182
• /
• 2000

표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제6권4호
• /
• pp.53-63
• /
• 2019

The paper examines the influence of profitability on distance to default (DD) in Vietnam securities market. The investigated sample consists of 211 companies listed on HOSE during 18 years from 2010 to 2017. We apply KMV model to calculate distance to default and use both macroeconomics factors and firm specific factors as independent variables. Using General Least Squared (GLS) method, we find evidence to confirm the positive relationship between profitability and distance to default. This result showed that, although profitability did not directly reflect the cash flow generated, a good profitable enterprise would be an important factor to help facilitate and generate cash flow and at the same time debt was guaranteed when it was due. Besides, the test results revealed that the financial structure and sales on assets have the inverse effect on the distance to default at the significance level of 5%. The results also revealed that a group of macro factors had an influence on the distance to default of businesses, including spread, GDP and trade balance (via exchange rates). Gross domestic income had certain impacts on the distance to default of businesses. This was also a basic indicator measuring the national economic cycle.

• 한국습지학회지
• /
• 제21권spc호
• /
• pp.51-60
• /
• 2019

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
• /
• pp.455-460
• /
• 2008

본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.

• Spatial Information Research
• /
• 제16권4호
• /
• pp.467-478
• /
• 2008

본 연구에서는 서울지역에서 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm)의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망의 기온 및 강수자료를 이용하였으며, 미 관측지점의 값을 추정하기 위하여 거리자승역산가중 (IDSW: Inverse Distance Squared Weighing)을 적용하여 보간 하였다. 기온과 강수량의 변이성을 평가하기 위하여 연평균 및 더운 날과 추운 날의 빈도를 알아보았다. 그 결과 최고 기온 값은 1999년의 $32.80^{\circ}C$, 최저기온은 2001년의 $-19.94^{\circ}C$로 나타났다. 더운 날의 빈도가 가장 많았던 해는 79일을 기록한 2006년이며, 2004년과 2005년에도 비슷한 기록을 보였다. 추운날의 빈도가 가장 많았던 해는 105일을 기록한 2001년이다. 또한 기온과 강수량 모두 지난 10년 동안 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483.09mm 증가한 것으로 나타났다. 과거 10년 동안 기온변이의 경우 고도가 높은 산림지역과 고도가 낮은 주거지역에서 차이가 크게 나타난 반면, 강수량의 경우 지형 및 토지이용에 따른 변이성의 차이가 미미한 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
• /
• 제15권3호
• /
• pp.267-278
• /
• 2007

국제사회는 기후변화에 따른 이상 현상의 징후가 발생함에 따라 이의 영향 예측을 위해 많은 모델들을 개발 및 적용하고 있다. 현재 우리나라에서도 여러 분야의 기후 영향모델 활용이 증가하면서 모델의 입력자료 중 특히 기후자료의 구축 방법 및 한반도 기후의 특성 파악에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 보간을 위하여 공간통계학방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting:거리자승역산가중)를 적용하였다. 이 방법은 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하며, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영한다. 여기서 주변 관측지점 선정시 반경 100km내의 가장 인접한 순으로 최대 3개의 관측지점을 선택하게 제약을 두었다. 그 결과 한국의 기온과 강수량 모두 과거 30년 동안에 연평균 약 $0.4^{\circ}C$, 412mm 증가하는 것으로 나타났다. 또한 미래에도 2007년에 비해 2100년의 기온이 $3.96^{\circ}C$, 강수량이 319mm 증가하는 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 30년 동안 기온의 경우 강원도 일부지역이 높게 나타났으며 강수량의 경우 남부지역이 높게 나타났다. 변화 경향은 기온의 경우 강원도 지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 남동부부지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였다. 미래 30년간의 변이성 분석결과 기온은 중서부 지역에서, 강수량은 동부지역에서 높은 것으로 나타났고, 변화경향은 기온의 경우 남서부로 갈수록 변이의 정도가 증가되는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 중서부와 남부 일부가 변이가 증가되는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.135-135
• /
• 2020

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.