전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.
The work analyzes the existing situation and defines special problems concerning traffic accidents in the two countries. The report is divided into three parts: 1) Using the global approach of SMEED, the data were evaluated using multiple regression analysis, and homogeneous groups of countries were defined by cluster analysis. In the global approach, the linear model is better than SMEED's non-linear model in explaining the number of fatalities. Among the different groups of countries, the linear approach was found to be better suited for industrialized countries and the non-linear approach better for the developing countries. T도 comparison of traffic fatality data for the Federal Republic the developing countries. The comparison of traffic fatality data for the Federal Republic of Germany and the Republic of Korea showed different regression equations during the same time period. 2) The BOX/JENKINS time series analysis on a monthly basis points out clearly similar seasonal patterns for the two countries over the years studied. The decrease in traffic accidents following the intensification of the safety belt requirement was proved in the ARIMA model. It amounts to 7 to 8 percent fewer personal injury accidents and fatal accidents. The identified increase in safety in the Federal Republic of Germany since the 1970s is mainly due to the reduction of accident severity in residential areas. 3) Speeds and headways on motorways in th3e two countries were also compared. The measurements point out that German road users drive faster, take more risks, and accept shorter time gaps than Korean road users. However, the accident statistics show accident rates for Korea that are several times higher than those in the Federal Republic of Germany.
부산, 목포 지점의 평균해수면(MSL)과 고극조위, 저극조위 자료의 이상자료 시계열 모델링을 수행하였다. 시계열 모델은 계절성분을 포함하는 SARIMA 모형이며, 일시적인 변화에 해당하는 이상자료(Additive Outlier, AO)와 영구적인 변화를 의미하는 기준고도 변화(Level Shift, LS)를 모델에 포함하였으며, AIC 기준에 의거하여 최적 모델을 선정하였다. 이상자료 모형의 매개변수 추정은 R 프로그램 'tsoutliers' 패키지('tso' 함수)를 이용하였다. 선정 모형을 이용하여 이상자료와 기준고도 변화 진단에 적용한 결과, 부산의 월 단위 고극조위 자료에서 2003, 2012년 발생한 태풍 매미(MAEMI), 산바(SANBA)에 의한 일시적인 수위상승을 65.5, 29.5 cm 정도로 추정하였으며, 목포의 월 단위 평균해수면 자료에서는 1983년의 영산강 하굿둑 건설 사업에 의한 기준고도 변화를 21.2 cm 정도로 추정하였다. 한편 본 연구에서 구성한 모형은 모형의 편향을 유발하는 이상자료의 영향을 포함하며, 모형에 의한 RMS 오차는 연간 자료를 사용한 경우, 부산은 MSL 1.95 cm, 고극조위, 저극조위 각각 5.11 cm, 6.50 cm이며, 목포의 경우에는 큰 조차의 영향으로 MSL 2.01 cm, 고극조위, 저극조위 각각 11.80 cm, 9.14 cm로 부산보다 다소 높게 나타났다.
The average ratio of the daily UV-B to total solar (75) irradiance at Busan (35.23$^{\circ}$N, 129.07$^{\circ}$E) in Korea is found as 0.11%. There is also a high exponential relationship between hourly UV-B and total solar irradiance: UV-B=exp (a$\times$(75-b))(R$^2$=0.93). The daily variation of total ozone is compared with the UV-B irradiance at Pohang (36.03$^{\circ}$N, 129.40$^{\circ}$E) in Korea using the Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) data during the period of May to July in 2005. The total ozone (TO) has been maintained to a decreasing trend since 1979, which leading to a negative correlation with the ground-level UV-B irradiance doting the given period of cloudless day: UV-B=239.23-0.056 TO (R$^2$=0.52). The statistical predictions of daily total ozone are analyzed by using the data of the Brewer spectrophotometer and TOMS in East Asia including the Korean peninsula. The long-term monthly averages of total ozone using the multiplicative seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model are used to predict the hourly mean UV-B irradiance by interpolating the daily mean total ozone far the predicting period. We also can predict the next day's total ozone by using regression models based on the present day's total ozone by TOMS and the next day's predicted maximum air temperature by the Meteorological Mesoscale Model 5 (MM5). These predicted and observed total ozone amounts are used to input data of the parameterization model (PM) of hourly UV-B irradiance. The PM of UV-B irradiance is based on the main parameters such as cloudiness, solar zenith angle, total ozone, opacity of aerosols, altitude, and surface albedo. The input data for the model requires daily total ozone, hourly amount and type of cloud, visibility and air pressure. To simplify cloud effects in the model, the constant cloud transmittance are used. For example, the correlation coefficient of the PM using these cloud transmissivities is shown high in more than 0.91 for cloudy days in Busan, and the relative mean bias error (RMBE) and the relative root mean square error (RRMSE) are less than 21% and 27%, respectively. In this study, the daily variations of calculated and predicted UV-B irradiance are presented in high correlation coefficients of more than 0.86 at each monitoring site of the Korean peninsula as well as East Asia. The RMBE is within 10% of the mean measured hourly irradiance, and the RRMSE is within 15% for hourly irradiance, respectively. Although errors are present in cloud amounts and total ozone, the results are still acceptable.
시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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