• 전자통신동향분석
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• 제38권4호
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• pp.95-103
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• 2023

The importance of the decentralized training with decentralized execution (DTDE) framework is well-known in the study of multiagent reinforcement learning. In many real-world environments, agents cannot share information. Hence, they must be trained in a decentralized manner. However, the DTDE framework has been less studied than the centralized training with decentralized execution framework. One of the main reasons is that many problems arise when training agents in a decentralized manner. For example, DTDE algorithms are often computationally demanding or can encounter problems with non-stationarity. Another reason is the lack of simulation environments that can properly handle the DTDE framework. We discuss current research trends in the DTDE framework.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.180-188
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• 2024

This research examined consumption-based carbon emission reduction by nuclear energy consumption and environmental tax while considering the context of trade globalization in the highest five emitter nations from 1990 to 2020. This study used various empirical methodologies, including preliminary analysis to check the stationarity and cointegration, the CS-ARDL for long-run analysis, CCEMG, AMG for robustness, and the D-H causality test for short-term pairwise causation. The results indicated that nuclear energy consumption, environmental tax, and trade globalization help to mitigate consumption-based carbon emissions while economic growth and population density boost carbon emissions. Furthermore, the results also found two-way casual connection exists between nuclear energy consumption, population density, and consumption-based carbon emissions. Thus, the results emphasize the need for government policies that encourage nuclear energy and environmental tax as a strategy to reduce carbon emissions and achieve and maintain environmental development.

• 대한수학회지
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• 제61권4호
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• pp.713-742
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• 2024

From the ordinary notion of upper-tail quantitle function, a new concept called conditionally upper-tail quantitle function given a σ-algebra is proposed. Some basic properties of this terminology and further properties of conditionally strictly stationary sequences are derived. By means of these properties, several conditional central limit theorems for a sequence of conditionally strong mixing and conditionally strictly stationary random variables are established, some of which are the conditional versions corresponding to earlier results under non-conditional case.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.125-140
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• 2017

지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5B호
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• pp.449-457
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• 2011

최근 기후변화/변동으로 인한 집중호우가 증가하여 수문기상재해에 따른 피해가 증가하고 있다. 미래의 발생가능한 극한 강우사상에 대응하기 위해, 일반적으로 수문학적 빈도해석을 이용하여 목표연도의 설계 강우량을 산정한다. 이것은 수문빈도 해석에 적용된 강우자료가 정상성임을 가정하여 설계 강우량을 산정하는 것이다. 하지만, 최근 관측된 강우자료를 살펴보면, 통계적 특성이 시간에 따라 변하는 경우가 있다. 본 연구는 연최대강우량의 회귀직선에 대한 잔차의 수문학적 빈도해석을 바탕으로, 가까운 미래로 설정된 목표연도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. 현재까지의 관측자료를 기초로 선형회귀식의 추세선을 이용하여 잔차 시계열을 생성하고, 잔차에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 추세선의 증가 및 감소 경향을 고려하여 확률강우량을 산정하였다. 14개의 강우관측지점에 적용한 결과, 증가경향을 보이는 경우에는 현시점까지의 자료에 대한 선형회귀식을 산정한 후, 목표연도까지 연장했을 때의 추세요소를 산정한 방법이 보다 적합한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정상성을 바탕으로 추정한 확률강우량과 비교했을 때, 5-25%의 예측편차가 1-22% 정도로 감소하였다.

• 생태와환경
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• 제52권2호
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• pp.94-104
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• 2019

본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4개의 수질 측정 항목(BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율(도시, 농업 및 산림지역) 및 지형(고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 $R^2$와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은(non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 $R^2$, AICc, Moran's I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.355-362
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• 2006

본 연구에서는 수문 및 기후 시계열 자료에 존재하는 경향성을 분석하기 위하여 MK 검정, Spearman's Rho 검정, Linear Regression 검정, 비모수 Cusum 검정, Cumulative Deviation 검정, Worsley Likelihood Ratio 검정, Rank Sum 검정, Student's t 검정 등의 8가지 기법을 사용하였다. 관측된 연 강우량과 유입량 시계열 자료, 나이테 자료 그리고 SOI 자료에 적용하여 그 결과를 비교 분석 하였다. 분석 결과 시계열 자료에는 어떤 기울기를 가지거나 어느 시점을 기준으로 평균이 변화하는 두 가지의 경향성이 존재함을 확인 할 수 있었다. 경향성을 나타낸 8개의 강우자료중 4개 지점이 평균이동(shift)을 나타내었으며, 18개 지역의 나이테 지수중 8개 지역과 월별 SOI자료 중 3, 4월자료에서 경향성의 존재가 확인되었고, 소양강댐 유입량 자료에서는 경향성이 나타나지 않았다. 특히, 나이테 지수의 경우에는 평균이동으로 인한 경향성만을 가지고 있는 자료가 확인되었다. 또한 정상성 검정을 위한 ADF 검정과 비선형성 검정을 위한 BDS 통계검정 기법을 적용하였다. 본 연구를 통하여 여러 경향성 분석 기법을 비교할 수 있었으며, 실제 관측된 수문 및 기후 시계열에 존재하는 경향성을 확인 할 수 있었고, 연구 결과를 통하여 수문시계열 해석시 다양한 분석을 통한 경향성의 존재여부를 확인 하여야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제26권2호
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• pp.252-260
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• 2010

The point rainfall measurements need to be converted to the areal rainfall by means of mean areal precipitation (MAP) estimation methods. And it is not appropriate to evaluate the areal rainfall with constant drift because of the geomorphological influences to rainfall field. Non-stationarity should be applied to the estimation of the areal rainfall, therefore, to consider these effects. Kriging methods with special functional would be a suitable tool in this case. Generalized covariance Kriging method is the most developed one among different Kriging methods. From this point of view this study performs the analysis of its applicability to distributed runoff model. For these purpose, distributed rainfall was created by Thiessen and Kriging method. And distributed rainfall of each method was applied into HyGIS-GRM. The result of applying, Runoff was different in the rainfall data form. Therefore, To apply Kriging method with physical meaning is that it is the useful method as distributed rainfall-runoff model.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권2호
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• pp.191-201
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• 2019

Macroecologists and biogeographers continue to predict the distribution of species across space based on the relationship between biotic processes and environmental variables. This approach uses data related to, for example, species abundance or presence/absence, climate, geomorphology, and soils. Researchers have acknowledged in their statistical analyses the importance of accounting for the effects of spatial autocorrelation (SAC), which indicates a degree of dependence between pairs of nearby observations. It has been agreed that residual spatial autocorrelation (rSAC) can have a substantial impact on modeling processes and inferences. However, more attention should be paid to the sources of rSAC and the degree to which rSAC becomes problematic. Here, we review previous studies to identify diverse factors that potentially induce the presence of rSAC in macroecological and biogeographical models. Furthermore, an emphasis is put on the quantification of rSAC by seeking to unveil the magnitude to which the presence of SAC in model residuals becomes detrimental to the modeling process. It turned out that five categories of factors can drive the presence of SAC in model residuals: ecological data and processes, scale and distance, missing variables, sampling design, and assumptions and methodological approaches. Additionally, we noted that more explicit and elaborated discussion of rSAC should be presented in species distribution modeling. Future investigations involving the quantification of rSAC are recommended in order to understand when rSAC can have an adverse effect on the modeling process.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2166-2176
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• 2017

Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.