• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제4권1호
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• pp.135-135
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• 1997

Times series modeling plays an important role in the field of engineering, Statistics, Biomedicine etc. Model identification is one of crucial steps in the modeling of an AutoRegreesive Moving Average(ARMA(p, q)) process for real world problems. Many techniques have been developed in the literature (Salas et al., McLeod et al. etc.) for the identification of an ARMA(p, q) Model. In this paper, a new technique called The Generalised Parameters Technique is formulated for seasonal and non-seasonal ARMA model identification. This technique is very simple and can e applied to any given time series. Initial estimates of the AR parameters of the ARMA model are also obtained by this method. This model identification technique is validated through many theoretical and simulated examples.

• 한국경영과학회지
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• 제41권3호
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• pp.59-74
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• 2016

Electricity sales are directly measured from individual consumers, which could minimize the time gap between data collection and public announcement. Furthermore, industrial electricity sales are highly linked with production and output. Therefore, industrial electricity consumption can be used to track production and output in real time. By using the high-frequency data of industrial electricity sales, this study develops the daily electricity business index (DEBI) to capture the daily economic status. The steps used to formulate DEBI are as follows: (1)selection of the explanatory variables and period, (2) amendment of the seasonal adjustment to eliminate daily temperature and effective day effects, (3) estimation of the weighted value via variables by using PCA, (4) calculation of DEBI and commencement of validation tests. Our empirical analysis and the Hodrick-Prescott filter analysis show that DEBI is highly related to existing economic indices.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2012

The reproduction of animals is a way to maintain their species and demands a large amount of energy. The golden hamsters are seasonal breeders whose reproductive activities are regulated by photoperiod (length of day time in a day). The photic information received is transported to the pineal gland via many steps. Melatonin produced by the pineal gland affects the reproductive neuroendocrine system to manage reproductive activities. The major regulator neurons, secreting gonadotropin-releasing hormone, integrate all kinds of information to govern the reproductive frame hypothalamuspituitary-gonad axis. The elements impinging on the neurons are recently outspread. Thus the present review is to briefly survey the elements discovered newly and subjected to the active research realm and their correlations, focusing on the regulation of reproduction in mainly male golden hamsters as a representative animal.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제28권6호
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• pp.353-363
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• 2005

We developed a local-scale ecophysiological model, Sim-CYCLE Fine by modifying Sim-CYCLE which was developed for a global scale simulation. Sim-CYCLE fine is able to simulate not only carbon fluxes but also plant growth with various time-steps from an hour to a month. The model outputs of $CO_2$ flux and biomass/LAI were highly reliable; we validated the model results with measurements from the eddy covariance technique and the harvest method ($R^2$ values of around 0.9 for both). The results suggested that the phonology and the seasonal dynamics of the $C_3/C4$ plant communities affected significantly the carbon fluxes and the plant growth during the plant growing season.

• 대한지리학회지
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• 제46권1호
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• pp.20-35
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• 2011

본 연구에서는 기온자료의 품질검정, 기준시계열 생산, 동질성 검증 및 보정에 대한 체계적인 단계를 제시하고, 이러한 과정을 통해 생산된 연 계절평균기온을 이용하여 보다 정확한 기온변화 경향을 파악하고자 하였다. 품질검정에 의한 오류 자료는 모두 내적 불일치성 검사에 의해 탐지되었다 본 연구에서 사용한 동질성 검증 방법은 관측지점의 이전(relocation) 시그널을 비교적 잘 추출하여 우리나라 기온자료 동질성 검증에 적합한 방법으로 판단된다 연 및 계절별 평균기온의 보정 이후가 보정 이전 보다 증가 규모가 커졌다. 이러한 동질성 검증 및 보정으로 생산된 고품질의 기온자료는 보다 정확한 기후변화 특성 및 경향 연구에 도움이 될 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.260-274
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• 2018

이 연구에서는 학습 발달과정을 탐색을 통해 계절의 변화에 대한 교육과정과 교수 계열을 제안하고자 하였다. 학습 발달과정을 알아보기 위해 Wilson (2005)이 제안한 '구인 모델링 방식'의 4가지 단계(구인특화, 평가 문항 개발, 평가 결과 기술, 측정 모델)를 적용하였다. 구인특화 단계에서는 계절의 변화의 하부 구인으로 '계절에 따른 그림자의 길이', '계절에 따른 별자리의 위치', '남반구와 북반구의 계절', '계절에 따른 태양의 일주운동', '계절의 원인과 현상'을 설정하였으며, 선행 연구 결과를 바탕으로 각 하부 구인의 하위 정착점인 수준 1에서 상위 정착점인 수준 4까지를 나타낸 구인구성도를 작성하였다. 평가 문항 개발 단계에서는 구인구성도를 토대로 C-E (choose and explain) 형태의 문항 3개, CR (constructed response) 형태의 문항 2개로 구성된 총 5개의 평가 문항을 개발하였으며, 초, 중, 고등학교 학생 383명을 대상으로 적용하였다. 평가 결과 기술 단계에서는 평가 문항에 대한 학생 응답 결과를 구인구성도를 토대로 범주화하는 과정을 거쳤으며, 이 범주들을 학생 능력에 따라 4수준으로 분류하고 1-4점의 점수를 부여하였다. 측정 모델 단계에서는 Rasch 모델의 부분점수 모형을 적용하여 학생들의 응답 결과를 통해 작성한 학습 발달의 경로가 선행 연구를 기반으로 작성한 구인구성도와 일치하는지 비교하였다. 이를 통해 구인구성도를 수정함으로써 최종적으로 계절의 변화에 대한 가설적인 학습 발달과정을 작성하였다. 최종적으로, 연구 결과를 바탕으로 계절 변화에 대한 교육 과정 개정 방향과 효과적인 교수 계열을 제안하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권4호
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• pp.356-367
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• 2013

교육대학교 1학년 164명을 대상으로 계절변화 원인에 대한 개념을 연구하였다. 이어서 개념의 특징에 따른 유형 분류와 천문관련 수업 후 개념변화를 알아보았다. 사전에 천문관련 선택형과 계절변화 원인에 관한 논술형 문항을 검사했고, 한 학기 동안 천문관련 학습 후에 같은 유형의 문항에 답하도록 하였다. 사전 검사의 계절변화 응답 내용에는 여러 종류의 개별 개념들이 들어있었고 이를 3단계의 위계로 나눌 수 있었다. 1차 원인은 지구의 상태와 운동에 관련된 우주적 관점, 2차원인은 1차 원인에 의해 지구가 받는 직접적 영향, 3차 원인은 2차 원인에 따라 지구 위의 관측자가 받는 영향으로 나누었다. 학생들이 사전검사에서 응답한 내용 중에는 1차 원인이 가장 많았으며 가장 적게 답한 개념은 2차 원인이었다. 하나의 답안을 이루는 전체 개념은 1차, 1-2차, 1-3차, 1-2-3차 원인 등의 유형이 나타났고 1-3차>1차>1-2차>1-2-3차 원인 등의 순으로 많았다. 2차 원인인 태양고도와 낮 길이 변화 개념을 가진 학생 수는 가장 적었으나 사전과 사후검사 모두 계절변화에 대한 과학적 개념을 가장 많이 가지고 있었고 천문관련 선택형 검사에서도 모두 점수가 높았다. 연구 결과, 계절 변화 원인에는 1차, 2차, 3차로 구분되는 위계 관계가 뚜렷하게 나타나고 있었다. 이에 따라 우주적 관점인 1차 원인을 먼저 가르쳐야 하지만 2차 원인인 태양 고도와 낮의 길이 개념에의 영향을 이해시킨 후 3차 원인을 학습시켜야 한다. 학생들이 이를 모두 이해했을 때 계절변화의 원인에 대해 비로소 정확한 개념이 생겼다고 말할 수 있을 것이다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제8권1호
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• pp.23-31
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• 2003

A mathematical model was formulated to simulate the long-term performance of an anaerobic bioreactor designed to digest Korean food wastes. The system variables of various decomposition steps were built into the model, which predicts the temporal characters of Solid waste, and volatile fatty acid (VFA) in the reactor, and gas production in response to various input loadings and temperatures. The predicted values of VFA and gas production were found to be in good agreement with experimental observations in batch and repeated-input systems. Finally, long-term reactor performance was simulated with respect to the seasonal temperature changes from 5C in winter to 25C in Summer at different food waste input loadings. The simulation results provided us with information concerning the success or failure of a process during long-term operation .

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.143-154
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• 2024

This paper considers a combined model of exponential smoothing (ETS) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that are commonly used to forecast time series data. The combined model is constructed through an innovational state space model based on the level variable instead of the differenced variable, and the identifiability of the model is investigated. We consider the maximum likelihood estimation for the model parameters and suggest the model selection steps. The forecasting performance of the model is evaluated by two real time series data. We consider the three competing models; ETS, ARIMA and the trigonometric Box-Cox autoregressive and moving average trend seasonal (TBATS) models, and compare and evaluate their root mean squared errors and mean absolute percentage errors for accuracy. The results show that the combined model outperforms the competing models.

• 대기
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• 제19권3호
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• pp.269-287
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• 2009

CAT (clear-air turbulence) forecasting algorithm, the Graphical Turbulence Guidance (GTG) system developed at NCAR (national center for atmospheric research), is evaluated with available observations (e.g., pilot reports; PIREPs) reported in South Korea during the recent 5 years (2003-2008, excluding 2005). The GTG system includes several steps. First, 44 CAT indices are calculated in the domain of the Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) analysis data with 30 km horizontal grid spacing provided by KMA (Korean Meteorological Administration). Second, 10 indices that performed ten best forecasting scores are selected. Finally, 10 indices are combined by measuring the score based on the probability of detection, which is calculated using PIREPs exclusively of moderate-or-greater intensity. In order to investigate the best performance of the GTG system in Korea, various statistical examinations and sensitivity tests of the GTG system are performed by yearly and seasonally classified PIREPs. Performances of the GTG system based on yearly distributed PIREPs have annual variations because the compositions of indices are different from each year. Seasonal forecasting is generally better than yearly forecasting, because selected CAT indices in each season represent meteorological condition much more properly than applying the selected CAT indices to all seasons. Wintertime forecasting is the best among the four seasonal forecastings. This is likely due to that the GTG system consists of many CAT indices related to the jet stream, and turbulence associated with the jet stream can be activated mostly in wintertime under strong jet magnitude. On the other hand, summertime forecasting skill is much less than other seasons. Compared with current operational CAT prediction system (KITFA; Korean Integrated Turbulence Forecasting System), overall performance of the GTG system is better when CAT indices are selected seasonally.