• 생태와환경
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• 제41권4호
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• pp.457-465
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• 2008

The purpose of the study was to evaluate spatial and temporal dynamics of nutrients (TN, TP), organic pollution (BOD, COD), and ionic dynamics (electrical conductivity, EC) in the North Han-River, South Han-River, and merged downriver using the dataset of $1998{\sim}2007$, obtained from the MEK (Ministry of Environment, Korea). Accord. ing to interannual nutrient analysis, TN varied slightly in the North Han-River and South Han-River, but decreased in the merged downriver along with BOD. Longitudinal analysis in the water quality showed that BOD, COD, and nutrients had linear decreasing trend along the main axis of headwater-to-downriver. Concentrations of TP and TN in the North Han-River averaged $26.97{\mu}g\;L^{-1}$, $1.696mg\;L^{-1}$, respectively, which were minimum in the three watersheds, followed by South Han-River and then the merged downriver in order. Ratios of TN:TP in the watersheds were >40 in all the sites, indicating that nitrogen may be enough for periphyton or phytoplankton growth and phosphorus may be limited partially. After the North Han-River water is merged with South Han-River, the concentrations of BOD, COD, TN, and TP were similar to the values of $S6{\sim}S7$, respectively or a little bit higher, but increased abruptly in Site M4 (Fig. 3). Thus, mean values of all the water quality parameters in the reach of $M4{\sim}M7$ sites were greater than any other sites. Seasonal data analysis indicated that BOD and EC in the downstream ($S3{\sim}S7$) was greater in the premonsoon than two seasons of the monsoon and postmonsoon, and no significant differences in BOD between the three seasons were found in the upstream ($S1{\sim}S2$). Empirical models of COD in the merged downriver was predicted ($R^2=0.87$, p>0.01, slope = 0.84, intercept = -1.28) well by EC. These results suggest that EC to be measured easily in the field may be used for estimations of nutrients and organic matter pollutions in the merged downriver and these linear models are cost-effective for the monitoring of the parameters.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권2호
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• pp.122-130
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• 2014

한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.

• 물과 미래
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• 제29권2호
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• pp.235-247
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• 1996

여름우기와 겨울기간 동안에 준건조 기후 유역들(Lucky Hills 그리고 Kendall) 로부터 측정된 기상학적 그리고 토양 함수량 자료를 이용하여 증발산의 조절변수들 간에 상관관계와 매일의 실제 증발산량 산정을 위한 변수들의 영향을 연구하였다. 기상학적 요소와 토양 함수량의 중요도를 알아보기 위하여 단순, 다변량선형상관분석들이 적용되어졌으며, 얻어진 정보는 다변량선형상관모델을 개발하기 위하여 사용되어졌다. 유효 에너지와 대기 증기압 차는 두 다른 유역과 계절 기간 동안에 증발산을 지배하는 중요한 변수인 것으로 판명되어졌다. 그러므로 준건조 기후 지역에 있어서 증발산 과정의 중요한 변수로는 단순히 Penman에 의해서 제안된 잠재 증발산 모형의 에너지 항에 있어서 유효 에너지와 공기 동력 항에 있어서 대기증개압차인 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.131-142
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• 2017

매년 폐렴 입원 환자 수는 증가하는 추세이며, 국내 질환 중 입원율 1위이기도 하다. 주로 박테리아와 바이러스가 주된 원인인 폐렴은 날씨의 영향을 받기도 한다. 본 연구에서는 날씨 변수로는 습도, 일조량, 일교차, 평균온도, 미세먼지 농도를 각각 1일 전부터 27일 전까지의 총 135개 변수를 고려하였다. 날씨와 입원 환자 수에 잠재적으로 영향을 미치는 위험 요인으로 연도 효과, 휴일 효과, 계절 효과를 추가적으로 고려하였다. 벌점화 일반화 선형 모형을 이용하여 폐렴 입원 환자 수와 관련된 변수를 선택하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.135-145
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• 2019

장기불황으로 인해 한국 청년실업률이 수년간 10% 안팎의 높은 수준을 유지하고 있는 가운데, 주요 경제활동 인구인 30~40대의 실업률이 최근 상승세를 보이고 있다. 정부의 기존 청년 중심의 고용촉진 및 실업복지 정책을 30~40대를 포함한 다양한 연령층으로 확대 강화하기 위해서는 각 연령층에 대한 실업예측 모형 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 한국 통계청 실업률 자료와 구글 검색어를 활용하여 한국 30~40대 연령층에 특화된 실업률 예측모형을 개발하고자 하였다. 실업률 자료와 계절성 자기회귀누적이동평균 모형을 활용하여 기초모형(Model 1)을 다중선형회귀 모형으로 추정하였으며, 개선된 모형을 구하고자 구글 검색 질의어 정보를 Model 1에 추가 활용하였다(Model 2). 그 결과, 30대와 40대 연령층 모두 구글 검색 질의어를 추가 활용한 Model 2가 Model 1보다 우수한 예측력을 보였다. 이는 웹 검색 질의어가 여전히 한국의 실업률 예측모형을 개선하는 데 유의미함을 의미한다. 본 연구는 실질적인 활용을 위해 추가적인 연구가 필요하지만, 연령대별 실업률 예측 연구에 기여할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1435-1447
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• 2020

국지 지역에 대한 기상변수의 계절적인 변화는 해당 지역의 대기 투과 특성에 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 대기 환경의 국지적 특성이 매우 큰 지역에 대한 대기투과율과 일사량의 정밀 결정을 위해 새로운 다중회귀 증강 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 1) 관측된 기상자료를 사용하는 적응형 대기모델 선정 및 2) 통상적인 MODTRAN의 대기투과율 계산에 추가하여 다중선형회귀모델을 사용한다. 2018년 청명일에 해당하는 태안 연안의 기상자료에 이 새로운 알고리즘을 적용하여 계산된 일사량을 관측자료와 비교하였다. 측정과 계산 사이의 일사량 차이가 89.27 ± 48.08σ W/㎡ (표준 MODTRAN 계산)에서 21.35 ± 16.54σ W/㎡ (증강 다중회귀 알고리즘)로 약 70% 이상 개선되었다. 본 연구에서 제안한 이 새로운 방법론은 대기 환경 조건의 변화가 심해 국지적 특성이 매우 큰 지역의 일사량 및 대기 투과 특성을 정확하게 추정하고 이러한 지역에 대한 원격탐사 자료의 대기 보정 작업에서 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.