• 대한원격탐사학회지
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• 제18권3호
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• pp.141-146
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• 2002

Chlorophyll-a concentration maps of Yongdam reservoir in September and October, 2001 were produced using Landsat ETM imagery and the in-situ water quality measurement data. In-situ water samples were collected on 16th September and 18th October during the satellite overpass. The correlations between the DN values of the imagery and the values of chlorophyll-a concentration were analyzed. The visible bands(band 1, 2, 3) and the near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed correlation coefficient values of about 0.7 due to the low variations of chlorophyll-a concentration. Regression models between the DN values of the Landsat ETM image and the chlorophyll-a concentration have been developed for each image. The developed regression models were then applied to each image, and finally the chlorophyll-a distribution maps of Yongdam reservoir were produced. The produced maps showed the spatial distribution of the chlorophyll-a in Yongdam reservoir in a synoptic way so that the tropic state could be easily monitored and analysed in the spatial domain.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.455-465
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• 2011

기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제22권2호
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• pp.178-195
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• 2019

본 연구에서는 창업과 폐업을 지리적 맥락에서 검토한다. 특히 업종에 따라 창업과 폐업의 지리적 특성을 밝히고 이들에 작용하는 지리적 요소 및 그 영향을 파악한다. 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국의 시 군 구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융위기 이후 10년의 자료를 활용한다. 먼저 창업과 폐업의 지리적 특성을 파악하기 위해 개인 및 법인의 공간적 분포 양상을 검토하고, 이들의 지리적 분포를 설명하는 일반선형회귀모형과 공간회귀모형을 구축한다. 분석결과, 창업 입지분포를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인이 개인과 법인 간, 개인의 창업과 폐업 간에 다소 상이함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 창업을 독려하여 일자리을 창출하고 지역경제를 활성화시키고자하는 국가 및 지방정부의 지역계획에 기초적 자료가 될 것이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.656-662
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• 2009

일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-147
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• 2017

본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권4호
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• pp.315-327
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• 2021

The Spatial Autoregressive (SAR) models have drawn considerable attention in recent econometrics literature because of their capability to model the spatial spill overs in a feasible way. While considering the Bayesian analysis of these models, one may face the problem of lack of robustness with respect to underlying prior assumptions. The generalized Bayes estimators provide a viable alternative to incorporate prior belief and are more robust with respect to underlying prior assumptions. The present paper considers the SAR model with a set of linear restrictions binding the regression coefficients and derives restricted generalized Bayes estimator for the coefficients vector. The minimaxity of the restricted generalized Bayes estimator has been established. Using a simulation study, it has been demonstrated that the estimator dominates the restricted least squares as well as restricted Stein rule estimators.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.543-556
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• 2015

We present a survey of contributions that defined the nature and extent of robust statistics for the last 50 years. From the pioneering work of Tukey, Huber, and Hampel that focused on robust location parameter estimation, we presented various generalizations of these estimation procedures that cover a wide variety of models and data analysis methods. Among these extensions, we present linear models, clustered and dependent observations, times series data, binary and discrete data, models for spatial data, nonparametric methods, and forward search methods for outliers. We also present the current interest in robust statistics and conclude with suggestions on the possible future direction of this area for statistical science.

• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.219-233
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• 2016

수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1711-1720
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• 2020

최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.1093-1107
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• 2008

매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.