Earticle

This study presents a probabilistic time series forecast of ship structural response using Bayesian inference combined with Volterra linear model. The structural response of a ship exposed to irregular wave excitation was represented by a linear Volterra model and unknown uncertainties were taken care by probability distribution of time series. To achieve the goal, Volterra series of first order was expanded to a linear combination of Laguerre functions and the probability distribution of Laguerre coefficients is estimated using the prepared data by treating Laguerre coefficients as random variables. In order to check the validity of the proposed methodology, it was applied to a linear oscillator model containing damping uncertainties, and also applied to model test data obtained by segmented hull model of 400,000 DWT VLOC as a practical problem.

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.

The background level and timely variation characteristics of atmospheric $^{222}Rn$ concentrations have been evaluated by the real time monitoring at Gosan site of Jeju Island, Korea, during 2008~2015. The average concentration of atmospheric radon was $2,480mBq\;m^{-3}$ for the study period. The cyclic seasonality of radon was characterized such as winter maximum and summer minimum, consistent with the reduction in terrestrial fetch going to summer. On monthly variations of radon, the mean concentration in October was the highest as $3,041mBq\;m^{-3}$, almost twice as that in July ($1,481mBq\;m^{-3}$). The diurnal radon concentrations increased throughout the nighttime approaching to the maximum ($2,819mBq\;m^{-3}$) at around 7 a.m., and then gradually decreased throughout the daytime by the minimum ($2,069mBq\;m^{-3}$) at around 3 p.m. The diurnal radon cycle in winter showed comparatively small amplitude due to little variability in atmospheric mixing depth, conversely, large amplitude was observed in summer due to relatively a big change in atmospheric mixing depth. The cluster back-trajectories of air masses showed that the high radon events occurred by the predominant continental fetch over through Asia continent, and the radon concentrations from China continent were about 1.9 times higher on the whole than those from the North Pacific Ocean. The concentrations of $PM_{10}$ also increased in proportion to the high radon concentrations, showing a good linear correlation between $PM_{10}$ and radon concentrations.

환율의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 원/엔 환율을 원/달러 환율로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 각 환율자료들은 1999년 1월1일부터 2015년 12월 31일까지의 17년간의 일별자료를 2008년 9월13일 시작된 세계금융위기를 기점으로 두 기간으로 나누어 분석하였다. 첫 기간은 1999년 1월 1일부터 2008년 9월 12일까지의 3543개의 일별자료를 분석했고 두 번째 기간에서는 2008년 10월 1일부터 2015년 12월31일까지의 2650개의 일별자료를 분석했다. 환율의 변동성 설명을 위해 AR+IGARCH 모형으로 분석하였다. 첫 번째 기간과 두 번째 기간 모두 AR+IGARCH (1,1) 모형으로 추정된 원/엔 환율이 실제값 보다 약간씩 과소추정이 되었다.

The variability of exchange rate influences on the various aspect, especially economics, social phenomenon, industry, and culture of the country. In this article, time series model that won/yen exchange rate can be explained by won/dollar exchange rate has been studied. Daily exchange rate data have been used from January 1, 1999 to December 31, 2015. The daily data divided into two period based on the world financial crisis, September 13, 2008. The first period was January 1, 1999 through September 12, 2008 and the second period was October 1, 2008 through December 31, 2015. The AR+IGARCH (1, 1) model has been used for analyzing the variability of exchange rate. In both first period and second period, the estimation of won/yen exchange rate are somewhat underestimated compared with the actual value.

소나무재선충병은 우리나라와 중국을 포함한 동아시아 지역뿐만 아니라 유럽 지역의 소나무림에도 막대한 피해를 주고 있다. 소나무재선충에 의한 피해는 임분 내에서 다발적으로 발현되고 급진적으로 진행되고 있으나 기존의 현장조사 방법은 광범위한 지역에 대한 피해목 탐지에 한계가 있다. 본 연구에서는 시계열 초분광 항공영상을 이용하여 소나무재선충병 피해목을 추출하고, 추출된 자료를 이용하여 소나무재선충병 확산 특성을 분석하고자 하였다. 6월, 9월, 10월에 1 m 공간해상도의 초분광 항공사진을 취득하였다. 9월 영상의 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)와 Vegetation Index green(VIgreen)을 이용하여 소나무재선충 피해목을 추출하였다. 추출된 피해목을 잎이 있는 고사목과 잎이 없는 고사목으로 구분하였으며, 6월, 9월, 10월 영상의 분광반사값을 비교하여 9월과 10월에 새로 발생한 피해목을 추출하였다. 추출된 피해목의 시계열 분포를 토대로 공간통계분석 기법을 활용하여 초분광 항공사진 촬영지역 내 소나무재선충병 피해목의 확산 특성을 분석하였다. 그 결과, 대상지 내 소나무재선충병 피해목은 총 2,262본이 추출되었으며, 피해시기에 따라 잎 있는 고사목(작년 피해목)은 604본, 9월과 10월에 새로 발생한 피해목은 각각 300본, 101본으로 분류되었다. 구축된 자료를 이용한 공간 분포형 분석 결과, 작년 피해목과 당년 피해목 모두 집중분포 형태로 나타났으며, 최근거리 분석 결과, 당해년도 고사목의 약 80%는 전년도 고사목 주변 60 m 이내에서 발생하는 것으로 나타났다.

Pine wilt disease has greatly damaged pine forests not only in East Asia including South Korea and China, but also in European region. The damage caused by pine wood nematode (Bursaphelenchus xylophilus) is expressed in bundles within stands and rapidly spreading, however, present field survey methods have limitations to detecting damaged trees at regional level. This study extracted the damaged trees by pine wilt disease using time series hyperspectral aerial photographs, and analyzed their distribution characteristics. Hyperspectral aerial photographs of 1 meter spatial resolution were obtained in June, September, and October. Damaged trees by pine wilt disease were extracted using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Vegetation Index green (VIgreen) of the September photograph. Among extracted damaged trees, dead trees with leaves and without leaves were classified, and the spectral reflectance values from the photographs obtained in June, September, and October were compared to extract new outbreaks in September and October. Based on the time series dispersion of extracted damaged trees, nearest neighbor analysis was conducted to analyze distribution characteristics of the damaged trees within the region where hyperspectral aerial photographs were acquired. As a result, 2,262 damaged trees were extracted in the study area, and 604 dead trees (dead trees in last year) with leaves in relation to the damaged time and 300 and 101 newly damaged trees in September and October were classified. The result of nearest neighbor analysis using the data shows that aggregated distribution was the dominant pattern both previous and current year in the study area. Also, 80% of the damaged trees in current year were found within 60 m of dead trees in previous year.

본 연구의 목적은 미래 수문시계열에 대한 경향성을 분석하는 것이다. 충주댐 유역을 대상유역으로 선정하고 강수량, 유출량, 저류량에 대한 수문시계열 자료를 비교 분석하고자 하였다. 따라서 기후변화 시나리오 자료로 부터 기상계열을 수집하고 강우유출 모형인 SWAT 모형을 이용하여 유출량, 물수지 모형인 K-WEAT 모형을 이용하여 저류량을 모의하였다. 최종적으로 3개의 미래 수문계열인 월 강수량, 월 유출량, 월 저류량 계열에 대한 평가를 수행하였다. 분위회귀분석을 통한 11개 분위별(5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 95%) 선형회귀식을 산정하였으며 5% 유의수준으로 t-test에 의한 경향성을 검정한 결과 대부분의 수문 시계열에서 높은 분위의 증가경향과 낮은 분위의 감소경향을 확인하였다. 따라서 미래에는 수문 시계열의 변동성이 더욱 커질 것으로 예상되었다.

The purpose of this study is to analyze future trend of hydrologic time series. We tried to analyze and compare the time series like precipitation, runoff, and storage volume series in Chungju Dam basin. Future daily weather series under climate change scenarios were collected, runoff and storage volume series were simulated using the SWAT as a rainfall-runoff model and the K-WEAP as a water balance model, Finally the selected hydrologic time series were monthly precipitation, runoff, and storage volume series. Eleven quantile regression lines corresponding to the quantiles (5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 95%) were estimated. This study assessed trend in the series at 5% significance level. Most series were shown a increasing trend at the high quantiles and a decreasing trend at the low quantiles. The variability of hydrologic series was expected to be more greater in the future.

원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.

A comparative study was conducted for alternative consecutive procedures of detection of cloud-contaminated pixels and gap-filling and smoothing of time-series data to produce high-quality gapless satellite vegetation index (i.e. Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). Performances of five alternative methods for detecting cloud contaminations were tested with ground-observed cloudiness data. The data gap was filled with a simple linear interpolation and then, it was applied two alternative smoothing methods (i.e. Savitzky-Golay and Wavelet transform). Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) data were used in this study. Among the alternative cloud detection methods, a criterion of MODIS Band 3 reflectance over 10% showed best accuracy with an agreement rate of 85%, which was followed by criteria of MODIS Quality assessment (82%) and Band 3 reflectance over 20% (81%), respectively. In smoothing process, the Savitzky-Golay filter was better performed to retain original NDVI patterns than the wavelet transform. This study demonstrated an operational framework of gapdetection, filling, and smoothing to produce high-quality satellite vegetation index.

Recent droughts in South Korea have had large economic and environmental impacts across the country. Changes in rainfall and hydrologic patterns due to climate change can potentially increase the occurrence of extreme droughts and affect the future availability of water resources. Therefore, it is necessary to evaluate drought vulnerability for water resources planning and management, and identify the appropriate mitigation actions to conduct a drought risk analysis in the context of climate change. The objective of this study is changes in the temporal trends of drought characteristics in South Korea to examine drought impacts under climate change. First, the changes of drought occurrence were analyzed by applying the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) for meteorological data on 54 meteorological stations, and were analyzed for the past 30 years (1981-2010), and Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios (2011-2100). Second, the changes on the temporal trends of drought characteristics were performed using run theory, which was used to compare drought duration, severity, and magnitude to allow for quantitative evaluations under past and future climate conditions. These results show the high influence of climate change on drought phenomenon, and will contribute to water resources management and drought countermeasures to climate change.

창업은 일자리 창출과 신성장 동력 발굴의 적극적인 대안으로 인식되어 왔으며 창업투자회사는 이러한 활동에 주요한 역할을 담당할 것으로 기대된다. 그럼에도 불구하고 창업투자회사의 활동과 창업 활동 간의 상관관계에 대한 학계의 실증적 분석은 부족한 실태다. 1998년부터 2014년까지의 시계열 데이터를 분석한 결과 본 연구는 창업투자회사가 벤처 기업 창업을 양적으로 견인한 인과성이 있음을 밝혔다. 또한 벤처 기업의 창업이 청년 실업 문제를 단기간에 해소하기에는 부족하다는 것과 산업별 벤처 기업과 청년 실업 간의 관계가 다르다는 점도 발견했다. 본 연구는 창업투자활동과 벤처 창업 간의 상관성을 시계열적으로 고려하고 인과분석 시도함으로써 창업투자회사 육성에 관련된 연구와 전략 개발 그리고 정책 수립에 시사점을 준다.

The creation of new venture firm has been regarded as a key of creating more job opportunities and discovering new value engines for various industries. It is positively expected that venture capitals play an important role of supporting the process. Nevertheless, there is a scant of research efforts to analyze empirical data for understanding cross-correlations between investment of venture capital and new venture foundation. To fill the gap, this study investigated sets of time-series data from 1998 to 2014 in the context of South Korean economy. The results reveal that venture capitals have contributed significantly to the quantitative increase of venture firms. In addition, the findings show that the creation of new venture fails to yield a direct impact on resolving young unemployment problems in short term. The paper contributes to the research community on new venture foundation by providing insightful views.

본 연구의 목적은 우리나라에 분포하는 463개 하구를 대상으로 하구습지의 권역별 분포특성과 시계열 변동추이를 하구순환 관점에서 파악하는 데 있다. 환경관리에 널리 이용되는 유역을 토대로 한강서해권역, 한강동해권역, 금강권역, 영산강권역, 섬진강권역, 낙동강권역, 제주권역을 대상으로 하구습지의 분포실태를 조사하고, 권역별 하구습지의 시계열 변동추이를 1980년대, 1990년대, 2000년대 토지피복지도를 확보하여 분석하였다. 분석결과, 한강서해권역, 금강권역, 영산강권역의 하구습지는 크게 감소한 것으로 나타났으며, 특히 하구둑, 배수갑문 등 인공구조물에 의해 하구순환이 차단된 닫힌하구에서의 습지감소폭이 크고, 하구순환이 유지되는 열린하구에서의 습지훼손은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 하구습지와 관련된 갯벌, 개방수면, 염습지, 암석해안, 모래해안 등 하구내 서식지 다양성은 하구순환이 차단된 닫힌하구에 비해 하구순환이 유지되는 열린하구에서 높게 나타났다. 본 연구에서 제시한 권역별 하구습지의 분포특성과 시계열 변동추이는 하구환경의 관리방향을 설정하거나 훼손된 하구습지의 복원전략을 마련하는 데 효과적으로 활용할 수 있다.

This study aims to identify spatial distribution of estuarine wetlands in Korea, and to assess temporal variation of the wetlands in the last few decades. Widely known in environmental and coastal management, watershed-based regions which composed with Han-river(western and eastern parts), Keum-river, Yeoungsan-river, Seomjin-river, Nakdong-river, and Jeju, are analyzed to evaluate temporal change of estuarine wetlands in the 1980s, 1990s, and 2000s, through the land-cover map. Results show that estuarine wetlands dramatically decreased in Han-river(western part), Keum-river, Yeoungsan-river that estuarine circulation have been interrupted with man-made structures such as dyke and drainage. But, estuarine wetlands surrounded by forests and grasslands has been relatively less damaged. Habitat diversity providing healthy estuary ecosystem is lower in interrupted estuaries than circulated estuaries, which are composed of tidal-flat, open water, salt marsh, rocky coasts and sandy shoreline. This study indicates that spatial distribution and temporal variation of estuarine wetlands are different with estuary type and region, so estuary type with seven regions can be applied to provides a framework for estuary management strategies and to establish estuary restoration plans.

이 연구는 국내 보건복지 분야에서 시계열 분석을 실시한 논문의 현황을 파악하고, 비뚤림 위험평가를 시행함으로써 향후 보건복지 분야에서의 시계열 분석 방법을 적용하는 데 기초자료를 제공하는 것이 목적이다. 국내 외 전자 데이터베이스를 이용하여, 논문명, 키워드, 초록에 '시계열 분석'을 포함한 6,543건 문헌 중에서 보건복지 분야 91건의 논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 1987년부터 2013년까지 시계열 분석을 활용한 논문은 점차 증가하고 있는 추세이다. 시계열 분석 연구는 의학과 보건학관련 학회에서의 활용이 높았고, 요인분석과 추세분석을 주요 분석 목적으로 하고 있었다. 세부주제는 국민건강과 의료서비스이용을 주로 다루고 있었고, 분석 기법은 ARIMA 모형, 시계열 회귀모형 순으로 활용되었다. 자료의 대부분은 통계청과 정부기관에서 생산하는 통계자료를 이용하였다. 문헌의 비뚤림 평가 결과, 상당수의 논문들이 표본수가 부족한 자료를 이용하거나, 시계열 도표와 플롯 작성을 간과하였다. 보건복지 영역에서 시계열 분석의 활용이 늘고 있고 향후 이용 가능성도 커지고 있으나, 기존 연구에서는 분석 과정과 결과를 도출하는 과정에서 분석 절차와 기준을 준수하지 않거나 주요 항목을 간과한 논문들이 일부 확인되었다. 향후 시계열 분석의 적극적인 활용뿐만 아니라 통계적 방법과 절차를 준수하고 신뢰성 있는 결과를 도출함으로써 질적 수준을 향상시키는 추가적인 노력이 필요하다.

The purpose of this study was to identify the trends and risk of bias of research using time series analysis on health and welfare in Korea and to suggest a direction for future health and welfare research. The database searches identified 6,543 papers. Following the process for screening and selecting, a total of 91 papers were included in the systematic review. There has been a steady increase in the number of articles using time series analysis from 1987 to 2013. Time series analysis was applied in medicine and health science journals. The main goals were explanation and description. Most of the subjects were heath status and utilization of healthcare services. The main model used in the time series analysis was ARIMA followed by time series regression. The data were gathered from various sources, including the national statistical office and government agencies. For assessing risk of bias, some studies were found to have inadequate sample sizes or showed no time series graphs and plots. These findings suggest greater widespread utilization of time series analysis in the field of health and welfare and to use the appropriate analysis methods and statistical procedures to obtain more reliable results to improve the quality of research.

본 연구의 목적은 기후요소와 대기 에어로졸이 한반도 식물계절학적 특성에 미치는 영향을 위성자료 분석을 통해 규명하는 것이다. 매일 관측되는 위성관측 자료의 분석을 통해 지표관측이 갖는 식물계절학적 연구상의 시계열적 한계를 극복하고자 하였다. 연구결과에 따르면, 분석된 4개의 주요 산림생태계 중 상록수림, 낙엽수림, 초지는 서로 유사한 식물계절학적 특성을 보인 반면, 혼합림의 생장 패턴의 연도별변화는 상이하게 나타났다. 식생지수(VI)의 연중 진폭이 큰 삼림은 VI 연중 최대치에 보다 빨리 도달하는 것으로 조사되었지만, 동일 삼림생태계 내에서는 시계열적인 관련성이 나타나지 않았다. 식생지수의 위상(phase)은 VI 최대치가 관측되는 연중 시점을 의미하는데, 기온의 변화와 강한 상관성을 보였다. 에어로졸 광학두께(AOT)의 시계열변화는 연도별 변화뿐만 아니라 계절적 특징을 강하게 나타내었다. 일반적으로, 에어로졸 농도는 늦봄부터 초여름에 걸쳐 가장 높게 나타났다. 하지만 AOT의 연도별변화 패턴은 진폭과 위상 변화 측면에서 식생지수와 통계적으로 강한 상관관계를 보이지 않았다. 단지, AOT의 연중 진폭(amplitude)이 식생지수의 진폭과 미약한 상관관계를 보인 결과로 볼 때, 전반적인 에어로졸의 농도 변화가 식생활동에 영향을 미칠 개연성이 있다고 판단된다.

The objective of this study is to determine the spatiotemporal influences of climatic factors and atmospheric aerosol on phenological cycles of the Korea Peninsular on a regional scale. High temporal-resolution satellite data can overcome limitations of ground-based phenological studies with reasonable spatial resolution. Study results showed that phenological characteristics were similar among evergreen forest, deciduous forest, and grassland, while the inter-annual vegetation index amplitude of mixed forest was differentiated from the other forest types. Forest types with high VI amplitude reached their maximum VI values earlier, but this relationship was not observed within the same forest type. The phase of VI, or the peak time of greenness, was significantly influenced by air temperature. Aerosol optical thickness (AOT) time-series showed strong seasonal and inter-annual variations. Generally, aerosol concentrations were peaked during late spring and early summer. However, inter-annual AOT variations did not have significant relationships with those of VIs. Weak relationships between AOT amplitude and EVI amplitude only indicates that there would be potential impacts of aerosols on vegetation growth in the long run.

광역상수도는 지난 40년 동안 우리나라의 경제성장에 지대한 역할을 수행하여 왔을 뿐만 아니라 안정적이고 깨끗한 물을 공급함으로써 국민복지에도 많은 기여를 하여 왔다. 그러나 광역상수도가 국민경제에 미치는 효과에 대한 계량적인 연구가 부족하여 광역상수도의 중요성이 상대적으로 소홀하게 여겨지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 광역상수도 사업의 파급효과를 분석하기 위해 산업과 산업간의 상관관계를 계량적으로 파악할 수 있는 분석인 산업연관분석을 수행하였다. 일반적으로 산업연관분석은 특정 시점에서의 국민경제를 반영하기 때문에 시계열적으로 분석하기가 매우 힘들다. 그러나 최근 한국은행에서는 2005년 이후 2009년까지의 각 년도별 산업연관표를 발표하고 있어 시계열적으로 광역상수도사업의 파급효과를 분석할 수 있게 되었다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 수요유도형 모형뿐만 아니라 공급유도형 모형을 적용하여 2005년부터 2009년까지 산업연관분석을 수행하여 광역상수도사업의 파급효과 추이를 살펴봄으로써 광역상수도의 높은 경제적 타당성 및 국민경제적 파급효과를 검증하였다.

The fatigue damages in structural details of offshore plants can be accumulated due to various environmental loadings such as swell, wave, wind and current. It is known that load histories acting on mooring and riser systems show stationary and ergodic bimodal wide-banded process. This paper provides refined approach to obtain time signals representing stress range histories from wide-banded bimodal spectrum which consists of ideally narrow-banded and fully separated two spectrums. Variations of the probabilistic characteristics for time signals according to frequency and sampling time increments are compared with the reference data to be the probabilistic characteristics such as zero-crossing period, peak period, and irregularity factor obtained from an assumed ideal spectrum. It is proved that the sampling time increment more affects on the probabilistic characteristics than frequency increment. The fatigue damages according to the frequency and sampling time increments are also compared with the ones with minimum increment condition which are thought to be exact fatigue damage. It is concluded that the maximum sampling time increment to obtain reliable time signals should be determined that ratio of applied maximum sampling time increment and minimum period is less than approximately 0.08.

본 연구는 1986년부터 2009년까지 24년 동안 한국의 부동산정책과 부동산 관련 시계열자료를 세밀하게 분석한 후에, 주택가격에 영향을 미치는 부동산 지수 변수와 거시경제 지수 변수가 주택 가격에 미치는 영향에 대한 회귀분석을 실시하여 얼마만큼 영향이 있는지 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 부동산 정책은 후행정책이며, 정권별 부동산 정책은 서로 일관성이 없었다. 둘째, 정산적인 국면에서 부동산 문제가 발생할 때마다 규제 강화와 경기 회복 대책만 주기적으로 반복하고 이었다. 셋째, 정책에 대한 시기와 수단은 부적절하였고, 부동산 정책 시행할 때마다 부동산 경기가 더 나빠지곤 하였다. 넷째, 24년 동안 주택 유형중 주택가격 증감량이 가장 만이 오른 주택유형은 아파트였으며 가장 인가 좋았다. 정권별 주택 가격지수 증감량은 노태우(65.0%)-김대중(42.5%)-노무현(32.8%) 순으로 나타났다. 다섯째, 회귀분석을 실시한 결과 : 주택가격에 가장 많은 영향을 미치는 독립변수는 건설기 성액-1인당 국민소득-주택 전세가 지수-동행종합지수-후행종합지수-청약통자 가입자-선형종합지수 순으로 나타났다.

This study was to analyze the past regime's real estate policy and the time-series data on real estate price index from 1986 to 2009 in 24 years. Also, the real estate index and macroeconomic variables, the impact on house price index variable conducted to regression analysis and to analyze whether and how much is affected. Analyzed as follows: First, Korea's real estate policy was the post-policy and the past regime's real estate policy was inconsistent with each other. Second, in the normal phase whenever real estate issues, the measures of the strengthening regulation and of the economic recovery were only to repeat periodically. Third, the timing and means of policy enforcement was an inappropriate and Real estate market was getting worse at the time whenever a real estate policies performed. Fourth, The apartments prices index of the housing types rose the highest and were the most popular for 24 years. Increase or decrease the amount of the price index for apartments, Roh Tae-woo(65.0%) - Kim Dae-jung (42.5%) - Roh Moo-hyun (32.8%) were in order. Fifth, the results of the regression analysis carried out: The impact on housing prices among independent variables were followed by Cap Construction- one per capita income - Housing consumer price index - Accompanying Composite Index - Trailing Composite Index - Home subscription Subscriber account - Leading Composite Index.

시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.

Prediction problem of the time-series data has been a research issue for a long time among many researchers and a number of methods have been proposed in the literatures. In this paper, a method is proposed that similarities among time-series data are examined by use of Hidden Markov Model and Likelihood and future direction of the data movement is determined. Query sequence is modeled by Hidden Markov Modeling and then the model is examined over the pre-recorded time-series to find the subsequence which has the greatest similarity between the model and the extracted subsequence. The similarity is evaluated by likelihood. When the best subsequence is chosen, the next portion of the subsequence is used to predict the next phase of the data movement. A number of experiments with different parameters have been conducted to confirm the validity of the method. We used KOSPI to verify suggested method.

지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.

Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series including bad or missing observation that result from mechanical problems or sensing environmental condition. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. An adaptive feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. In this study, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula, and the adaptive reconstruction of harmonic model was then applied to the NDVI time series from 1996 to 2000 for tracking changes on the ground vegetation. The results show that the adaptive approach is potentially very effective for continuously monitoring changes on near-real time.

This study was analysed influence of urban higher temperature in Busan about time series analysis of AWS data. The results are as follows. (1) The temperature of Busan show min $13.2^{\circ}C$ ~max $15.8^{\circ}C$ by 50 years, it is on the rise. (2) The seasonal adjustment series, summer appeared min $17.5^{\circ}C$ ~max $28.9^{\circ}C$ with primitive series similarly. The winter was min $-11.4^{\circ}C$ ~max $17.9^{\circ}C$, the minimum temperature was more lowly than primitive series and maximum temperature was more higher than primitive series. The results, seasonal adjustment series is guessed with influence difference urban structural element beside seasonal factor. (3) Regional analytical result, January appeared with range of min 28% ~max 196% of the seasonal factor and August appeared min 90% ~ max 106%. One of the case which is of 100% or more of the seasonal factor January 12nd~17th, August appears at the 15~17th.

본 논문에서는 부분 집계 근사법(Piecewise Aggregation Approximation: PAA)이 MBR-안전(MBR-safe) 성질을 가짐을 보이고, 이를 사용한 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. MBR-안전 변환이란 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함하는 변환을 의미한다. 이와 같은 MBR-안전 변환을 사용하면 고차원 MBR을 직접 저차원 MBR로 변환할 수 있어 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 크게 줄일 수 있다. 또한, PAA는 계산이 간단하고 성능이 우수한 저차원 변환으로 알려져 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 이들 두 개념의 장점을 통합하기 위하여, 기존의 PAA가 MBR-안전 성질을 가짐을 확인하고, 이를 사용하여 서브시퀀스 매칭의 성능을 개선한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. 첫째, PAA 기반의 MBR 저차원 변환인 mbrPAA를 제안하고, mbrPAA가 MBR-안전함을 정형적으로 증명한다. 둘째, mbrPAA 기반의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법을 제안하고, 이 방법의 정확성을 증명한다. 셋째, 서브시퀀스 매칭에서 엔트리 재사용 성질(entry reuse property)의 개념을 제시하고, 이 개념에 기반하여 고차원 MBR을 효율적으로 구성하는 방법을 제안한다. 넷째, 실험을 통해 mbrPAA의 우수성을 입증한다. 실험 결과, 제안한 mbrPAA는 기존 방법에 비해 저차원 MBR 구성을 평균 24.2배 빠르게 수행하고, 서브시퀀스 매칭 성능을 최대 65.9%까지 향상시킨 것으로 나타났다.

In this paper we address the MBR-safe property of Piecewise Aggregation Approximation(PAA), and propose an of efficient subsequence matching method based on the MBR-safe PAA. A transformation is said to be MBR-safe if a low-dimensional MBR to which a high- dimensional MBR is transformed by the transformation contains every individual low-dimensional sequence to which a high-dimensional sequence is transformed. Using an MBR-safe transformation we can reduce the number of lower-dimensional transformations required in similar sequence matching, since it transforms a high-dimensional MBR itself to a low-dimensional MBR directly. Furthermore, PAA is known as an excellent lower-dimensional transformation single its computation is very simple, and its performance is superior to other transformations. Thus, to integrate these advantages of PAA and MBR-safeness, we first formally confirm the MBR-safe property of PAA, and then improve subsequence matching performance using the MBR-safe PAA. Contributions of the paper can be summarized as follows. First, we propose a PAA-based MBR-safe transformation, called mbrPAA, and formally prove the MBR-safeness of mbrPAA. Second, we propose an mbrPAA-based subsequence matching method, and formally prove its correctness of the proposed method. Third, we present the notion of entry reuse property, and by using the property, we propose an efficient method of constructing high-dimensional MBRs in subsequence matching. Fourth, we show the superiority of mbrPAA through extensive experiments. Experimental results show that, compared with the previous approach, our mbrPAA is 24.2 times faster in the low-dimensional MBR construction and improves subsequence matching performance by up to 65.9%.

대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.

In this paper we are concerned with estimation of tail related risk measures for heteroscedastic financial time series and VaR limits that VaR tells us nothing about the potential size of the loss given. So we use GARCH-EVT model describing the tail of the conditional distribution for heteroscedastic financial series and adopt Expected Shortfall to overcome VaR limits. The main results can be summarized as follows. First, the distribution of stock return series is not normal but fat tail and heteroscedastic. When we calculate VaR under normal distribution we can ignore the heavy tails of the innovations or the stochastic nature of the volatility. Second, GARCH-EVT model is vindicated by the very satisfying overall performance in various backtesting experiments. Third, we founded the expected shortfall as an alternative risk measures.