• 한국습지학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.105-115
• /
• 2018

수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권9호
• /
• pp.825-838
• /
• 2014

정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권8호
• /
• pp.833-842
• /
• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권2호
• /
• pp.107-119
• /
• 2020

본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 2017

본 연구는 2000년부터 최근 2016년 6월까지 월별 시계열 자료를 이용하여 대표적 글로벌 운임지수인 발틱 건화물지수(Baltic Dry-bulk Index 이하 BDI)와 중국의 컨테이너 운임지수(China Container Freight Index 이하 CCFI) 간의 동조성을 분석한다. 경기변동모형의 불안정성을 반영한 Engle-Granger 2단계 공적분 검정결과는 두 시장간 동조성이 존재하지 않는 것으로 나타났으나, 인과성 검정결과는 전세계 물동량의 상당부분을 차지하는 중국의 해운시황이 글로벌 운임시장에 통계적으로 유의한 영향이 존재하는 것으로 드러났다. 이러한 실증분석결과는 해운시황 예측에 중국의 CCFI지수를 어떻게 활용하는 것이 적합한가에 대한 답을 제시한다. 즉, 실무에서 중국의 운임지수 CCFI를 글로벌 운임지수 BDI를 대신하여 분석하는 것은 적합하지 않으며, BDI 예측모형에 CCFI를 포함하는 것이 적절함을 의미한다. 이상의 실증분석 결과는 산업간 동조성 분석을 해운산업의 경기변동에 적용한 사례로 향후 불안정한 글로벌 시황 예측에 중국의 경기변동 상황을 어떻게 고려하는 것이 적절한가를 제시한다.

• 산경연구논집
• /
• 제9권8호
• /
• pp.41-50
• /
• 2018

Purpose - As an important participant in the financial markets, the commercial bank will be impacted by the interest rate marketization. Owing to the special condition of China, this paper tries to explore the impact of operating mechanisms between interest rate marketization and the profitability of the commercial Bank. Research design, data and methodology - This paper applies time series data from 2005 to 2016. Due to the short period of time series, autocorrelation often occurs. Therefore, the fully modified least squares(FMOLS) will be used to conduct an empirical analysis. The reason is that it can move off the autocorrelation between variables and disturbance term. And FMOLS also can make estimated cointegrating parameters closed to normal distribution. More importantly, in order to avoid spurious regressions, the Augmented Dickey-Fuller Test will be used to verify the stationarity of all variables. The total return of asset is treated as the profitability of commercial bank. The net interest spread is treated as a measurement of interest rate marketization. Both are regarded as dependent variables. The non-interest income or gross revenues and impaired loans or gross loans are treated as independent variables. The sixteen representative listed commercial banks are divided into three categories (state-owned, share-holding and city-owned) to conduct an estimation. Results - Via empirical analysis, the findings show that the net interest spread has a positive effect on the profitability of the commercial bank. More specifically, 1% increase in the net interest spread will lead 0.157% increase in the profitability of state-owned commercial bank, 0.269% increase in the profitability of share-holding commercial bank and 0.263% increase in the profitability of city-owned commercial bank. If regarding the sixteen listed commercial city as a whole, 1% increase in the net interest spread will lead 0.267% increase in the profitability of the commercial bank. Conclusions - As the interest rate marketization, the importance of interest rate on the profitability of commercial bank has become more and more significant. The empirical evidences also prove that the net interest spread can bring about the change of the commercial bank's profitability. Therefore, policy-makers of commercial banks should fully understand the operating mechanism between them.