• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.29-39
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• 2015

본 연구는 서울숲에 대한 일반인들의 일상적이고 구체적인 인식 및 만족도를 파악하기 위해, 이용자의 실질적인 의견을 파악할 수 있는 블로그(blog)를 통해 서울숲을 둘러싸고 펼쳐지는 일반인의 미시담론을 분석하였다. 블로그를 매개로 한 일반인의 미시담론 형성 배경과 요인 등을 해석하기 위해 질적 연구법을 선택하였으며, 그 중에서도 담론분석을 위주로 하여 블로그에 게시된 미시담론의 내용과 그 형성 배경을 시계열적으로 분석함으로써, 서울숲에 대한 일반인의 구체적인 인식을 살펴보고자 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울숲이 조성된 지 얼마 되지 않은 초기에는 서울숲 조성과 관련된 주체나 결과물에 대한 평가를 하면서 설계가나 서울시 등을 직접적으로 언급하는 사회적 담론이 형성되었다. 둘째, 형성기의 서울숲 이용자들 사이에서는 서울숲을 비교적 관점에서 평가 및 서술하면서 긍정 및 부정적 장소감이 복합적으로 드러나는 담론이 형성되었다. 셋째, 조성된 지 4~5년 후인 전개기에 게시된 블로그에서는 주로 공원의 시설 및 프로그램 등을 이용하고 난 후의 이용적 담론이 형성되어 있었으며, 마지막으로 성숙기에 들어서는 이용자들이 그들만의 언어로 서울숲을 해석한 장소적 담론이 주가 됨을 알 수 있었다. 이러한 일반인의 미시담론들을 통해 실제 이용 주체가 각 시기별로 서울숲에 대해 어떠한 생각을 갖고 있었는지 그 담론적 구조를 밝혀내고자 하였다. 일상적이고 구체적인 미시담론에는 공원을 이용하는 개별 주체들이 생산하는 상호작용, 경험, 이야기 등이 포함되어 있었고, 이들의 고찰을 통해 일반인 이용자가 장소를 어떻게 재현하고, 이해하는지를 파악할 수 있다는 점에서 그 의미를 발견하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.73-89
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• 2021

핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권4호
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• pp.268-276
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• 2018

본 연구는 일반인에게 안전한 실내공기질 개선수단으로 인식되는 공기정화식물의 효율적 적용을 위해 실내공조에 요구되는 총풍량 확보가 가능한 식생기반 바이오필터 시스템을 제안하고자 했다. 시스템의 정량적 성능평가는 강의실형태의 실험실 체적 $332.73m^3$ 내 16명의 재실자 조건에서 목업단위 시스템의 공조 성능, 실내공기질 및 쾌적지표 개선효과에 대한 시계열 분석으로 진행되었다. 우선, 시스템 구동을 통해 총 $1,411.22m^3/h$의 유출 총풍량을 확보하여, 4.24 ACH의 환기율을 제공할 수 있었다. 실내온도는 $1.6^{\circ}C$, 흑구온도는 $1.0^{\circ}C$ 감소가 확인되었으며, 상대습도는 24.4% 상승한 최대 82.0%까지 증가하였다. 상대습도 급증에 따른 쾌적도 감소현상은 송풍기 구동에 따라 발생되는 실내기류로 상쇄되는 것으로 판단된다. 또한, 시스템 가동에 따른 공기질 개선지표 중 $PM_{10}$은 39.5% 감소한 평균 $22.11{\mu}g/m^3$을 기록하였다. 반면, $CO_2$는 최대 1,329 ppm까지 지속적으로 농도가 상승했는데, 이는 광도조건이 광보상점을 만족하지 못해 적용 식물과 재실자에서 방출되는 $CO_2$가 처리되지 못한 것으로 해석된다. 실내쾌적지표의 경우 PMV는 평균 83.6 % 감소된 -0.082, PPD는 평균 47.0% 감소된 5.41%에 수렴하여 식생기반 바이오필터 구동에 의해 높은 쾌적범위의 실내공간조성이 가능한 것으로 판단되었다. 본 연구의 한계는 소수 참여인원과 단기간 실험으로 인하여 시스템의 성능 규명이 제한적인 부분이었으며, 보다 장기간의 실험을 통해 바이오필터에 도입된 식생의 생육상태에 따른 압력손실 변화, 미세먼지 저감에 대한 구체적인 메커니즘 규명 등의 후속연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.135-145
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• 2019

장기간 관측된 자료를 기반으로 그 시계열의 장주기나 경향을 분석할 때 선행되어야 할 조건은 과거에 관측된 자료와 현재에 관측된 자료가 비교 가능해야 한다는 점이다. 이러한 자료의 연속성을 확보하기 위해서는 장기 관측에 사용된 기기들 간에 호환성이 보장되어야 한다. 우리나라에서 가장 긴 에디 공분산 플럭스 관측 역사를 가지고 있는 광릉 활엽수림에서 다양한 기체분석기가 플럭스 관측에 사용된 가운데, 2015년 7월 과거 10년 이상 사용되었던 개회로 기체 분석기(Model LI-7500, LI-COR, Inc.)에서 봉폐회로 기체분석기(Model EC155, Campbell Scientific, Inc.)로 교체되었다. 기체분석기가 완전히 교체되기 전 두 기체분석기로 동시에 관측되었던 2015년 8월부터 12월까지 5개월의 기간 동안 모은 이산화탄소와 수증기(잠열) 플럭스를 서로 비교해보았다. 이산화탄소 플럭스는 일평균기온이 영상이었던 시기에 기체분석기 간의 큰 차이는 없었으나, 영하로 떨어지면서 개회로 기체분석기의 경우 기기에서 발생하는 열 때문에 이산화탄소 플럭스가 양의 값(이산화탄소 발원)에서 0 또는 음의 값(이산화탄소 중립 또는 흡원)으로 편향됨이 확인되었다. 잠열 플럭스는 봉폐회로 기체분석기에서 관측된 값이 주파수 반응 보정을 통해 수증기의 튜브 감쇄 효과를 보정하였음에도 불구하고, 개회로 기체분석기에서 관측된 값보다 평균적으로 9% 정도 작았으며, 5개월 동안 적산 시 20% 이상 차이(봉폐회로: 166 mm, 개회로 211 mm)났다. 본 연구결과는 광릉 활엽수림에서 관측된 장기 플럭스 자료 분석 시, 개회로 기체분석기의 겨울철 가열 효과에 대한 추가적인 공기밀도 보정의 필요성과 함께 봉폐회로 기체분석기에서 나타나는 잠열 플럭스의 과소평가 경향에 대한 이해가 수반되어야 함을 시사한다.

• 해양안보
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• 제1권1호
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• pp.273-310
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• 2020

본 연구는 최근 남중국해와 동중국해를 둘러싼 해양 갈등에서 중국의 주요 해양안보전략 중 하나로 사용되기 시작한 "회색지대전략"의 전반적인 메커니즘을 경험적으로 분석하고, 그로 인한 남중국해 및 동중국해 분쟁 양상을 비교하는 데에 그 목적을 둔다. 이를 위해 필자는 중국의 회색지대전략에 관한 두 가지 가설들을 세워 남중국해와 동중국해 분쟁에서 중국의 회색지대전략이 어떻게 '구사'되어 왔고 '구성'되어 있는지, 상대국은 어떤 방식으로 그것에 대응하는지 살펴보고, 그로 말미암아 각 분쟁들의 양상은 어떤 유사점과 차이점을 보이는지 밝혀냈다. 필자가 이 연구에서 수립한 가설들은 첫 째, "중국이 활용하는 해양 회색지대전략은 주요 분쟁 지역인 남중국해와 동중국해에서 각기 다른 수행 구조를 보인다는 것"이다. 두 번째는, "이에 따라 남중국해와 동중국해에서 벌어지는 분쟁의 양상 역시 차이를 보인다는 것"이다. 이를 논증하기 위해 필자는 중국의 회색지대전략 메커니즘을 크게 차례대로 1) 분쟁 추이와 전략 수행의 빈도, 2) 전략의 유형과 강도, 3) 전략 수행의 행위자, 4) 상대국의 대응 방식으로 다차원적인 구분을 시도하고, 양적 모델링을 바탕으로 이에 관련 데이터를 수집했다. 이후, 2010년부터 2020년 06월에 이르는 약 10년 가량의 데이터(중국의 회색지대전략 사용과 분쟁 동향 등)를 가공하고, 직접 연구 모형을 설계해 회색지대전략에 대한 새로운 범주화와 조작적 정의를 시도했다. 이를 바탕으로 필자는 중국이 활용하는 회색지대전략의 포괄적인 메커니즘들과 남중국해와 동중국해의 분쟁 양상도 성공적으로 비교해 최종적으로 모든 가설을 검증할 수 있었다. 결론 부분에서는 검증된 결과를 재차 정리하고, 중국의 회색지대전략으로 인해 비롯될 수 있는 동아시아 역내의 안보 취약성을 극복해 나가야 함을 강조하는 것으로 마무리했다. 본 연구는 지금까지 한 번도 시도되지 않았던 연구로서 중국의 회색지대전략이 수행되는 구조를 밝히고, 이것과 해양 분쟁 양상 간의 상관관계를 양적 방법론을 이용해 규명했다는 데에 큰 의의가 있으리라 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제23권2호
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• pp.87-93
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• 1990

토양(土壤)의 깊이별 지온(地溫)을 예측(豫測)하기 위한 통계모형(統計模型)을 설정(設定)하기 위하여 1979년(年)부더 1988년(年)까지 중앙기상태(中央氣象台) 수원측후소(水原測候所)에서 관측(觀測)된 지온자료(地溫資料)와 평균최고(平均最高), 최저(最低), 기온(氣溫), 강수량(降水量), 풍속(風速) 및 최심적설량등(最深積雪量等) 기상자료(氣象資料)에 대(對)한 통계분석(統計分析)을 하였다. 통계분석(統計分析)은 지온(地溫)을 Fourier 급수(級數)에 의한 년주기함수(年週期函數)와 년주기함수(年週期函數)에서의 잔차(殘差)는 대기(大氣)의 기상조건(氣象條件)의 변화(變化)에서 오는 노이지(nuise)로 보고 이에 대한 상관분석(相關分析)을 stepwise backward elimination법(法)에 의하여 각(各) 계수(係數)를 찾는 방법(方法)으로 하였다. 깊이별(別) 지온(地溫)의 년주기함수(年週期函水)로 Fourier급수(級數)의 8항(項)을 사용(使用)하였을 때 지면온도(地面溫度)의 평균평방오차(平均平方誤差)가 2.30, 토심(土深) 50 cm에서 1.13, 500 cm에서 0.42로 토심(土深)이 깊을수록 작아졌고, $r^2$는 0.913~0.988이었다. 주기함수분석(週期函數分析)에서 잔차(殘差)에 대한 독립변수(獨立變數)로서 평균(平均), 최고(最高), 최저기온(最低氣溫), 강수량(降水量), 최심적설(最深積雪) 및 풍속등(風速等) 기상요소(氣象要素)와의 상관분석(相關分析)을 위한 지연일수검출(遲延日數檢出)에 따르면, 기온(氣溫)은 토탐(土深) 0 cm와 5 cm에 대하여 0일(日), 30 cm까지는 -1일(日), 50 cm에서는 -2일(日)이었다. 강수량(降水量)의 지연일수(遲延日數)는 30 cm까지 -1일(日), 50 cm에서 -2일(日), 최심적설(最深積雪)과 풍속(風速)은 10 cm까지가 -1일(日), 30 cm까지 -2일(日), 50 cm에서는 -3일(日)이었다. 지연일수(遲延日數)를 고려(考慮)한 잔차분석(殘差分析)에 의한 지온예측(地溫豫測) 통계모형(統計模型)의 평균평방오차(平均平方誤差)는 토심(土深) 0 cm에서 1.64, 50 cm에서 0.97로 주기함수(週期函數)의 평균평방오차(平均平方誤差)보다 작아졌으며, $r^2$값은 높아져 통계모형(統計模型)의 정도(精度)가 높아졌다. 계수(係數)의 크기로 보아 년주기함수(年週期函數)에 독립적(獨立的)인 대기(大氣) 기상요소(氣象要素)가 지온(地溫)의 결정(決定)에 크게 영향(影響)을 주는 깊이는 30 cm이며, 기온(氣溫)은 50 cm깊이까지도 영향(影響)을 주는 것으로 나타났다. 이 통계모형(統計模型)의 검정결과(檢定結果) $r^2$값이 0.976~0.996으로 예측치(豫測値)와 실측치간(實測値間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있어 실용성(實用性)이 있었다. 한편, 토양표면(土壤表面)의 최고지온(最高地溫)과 최고기온(最高氣溫)의 차(差)(${\Delta}T_{ms}$)를 옥수수포장(圃場)에서 조사(調査)한 결과(結果), ${\Delta}T_{ms}$와 일사량(日射量)($R_s;J_m{^{-2}}$)과 직선적(直線的)인 관계(關係)로 엽면적지수(葉面積指數)가 그 이하(以下) 일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.902+1.924{\times}10^{-3}R_s $$엽면적지수(葉面積指數)가 그 이상(以上)일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.274+8.881{\times}10^{-4}R_s$$ 의 관계(關係)가 있었다.