Earticle

최근 한ㆍ중 두 나라의 관계가 점차 밀접해지면서 전면적인 발전 가능 성을 보여주고 있다. 한ㆍ중 두 나라는 정치, 경제, 문화 등의 분야에서 의 협력과 발전이 꾸준히 깊어지고 있으며, 이에 따라 한국어 인재에 대한 수요도 연도별로 증가하고 있다. 이러한 상황은 중국에서 한국어 학 연구가 점점 두드러지게 되었다. 한국어학을 더 깊이 연구하기 위 해 본 연구에서는 CiteSpace 지식 그래프 분석 방법을 사용하여 한국 어학 관련 논문 2453편의 데이터를 깊이 분석하여, 이를 통해 한국어 학 연구의 발전, 핫이슈 문제 및 미래 전망을 보다 직관적으로 분석하 여 향후 한국어학의 실제 교육과 학술 연구에 유익한 참고 자료를 제 공하기 위한 것이다.

In order to conduct a more in-depth study of Korean language studies, this research adopts the analysis method of Citespace knowledge mapping to delve into 2,453 literature data related to Korean language in the CNKI database. Through macro-construction, it reflects the progress of Korean language studies, hot issues, and future prospects more intuitively, aiming to provide useful references for practical teaching and academic research in Korean language studies in the future.

최근 도시의 양적인 팽창은 미기상(micro meteorology)에 심각한 변화를 일으키고 있으며, 이로 인한 경제적․사회적인 피해도 증가하고 있다. 따라서 기상학분야에서는 다양한 미기상해석모듈(micro scale weather analysis module)을 도시의 특성에 맞도록 개발하고, 이들로부터 얻은 결과물(예측 및 상황정보)에 의해 얻어지는 초고분해능의 기상정보서비스를 실시간으로 제공하고자 노력하고 있다. 본 논문은 기상모델에 의해 생성되는 예측 및 상황정보의 정확도를 평가하기 위해 미국기상청, 영국기상청, 일본기상청 등 선진기상국의 기상청들이 사용하고 있는 기법들을 간단히 소개하고, 이들을 초고분해능인 미기상해석모듈의 평가에 적용 시 발생되는 문제점을 도출함과 동시에 이를 보완하는 새로운 평가기법을 제시하였다. 이를 위해, 시계열스펙트럼의 동일성 측도 및 검정통계를 이용한 시계열군집 알고리즘으로 미기상해석모듈의 결과물이 도시미기상의 시-공간적인 특성을 정확히 설명하는 지를 평가하는 기법을 개발하였다. 또한 남서해안 6개 지역인 광주, 목포, 완도, 장흥, 진도, 해남에서 관측된 풍향시계열의 군집분석을 통해 개발된 기법의 유용성을 보였다.

Rapid urbanization caused serious change in the climate of metropolitan area because quantitative expansions in its urban activity, such as growth of population and building concentration, modify the local circulation of radiation, heat, moisture between the surface and the atmosphere. This increases economic and social harm to the metropolitan area. To circumvent this problem, recently many researchers have tried to develop micro scale weather analysis modules for understanding and forecasting the modified phenomena of local climate in the metropolitan area. This paper discusses various systems which are operating in advanced countries for the purpose of evaluation of the weather analysis modules. We find, however, that the systems do not equip verification tools good enough to evaluate outputs of the micro scale weather analysis modules. Thus, we propose a verification tool to fix these insufficiency and accommodate spatial and temporal characteristics of the outputs of the micro scale weather analysis modules. The tool is a multiple comparison algorithm that tests the equality of a set of time series by using a spectral analysis technique. A real data application demonstrates the utility of the algorithm.

기상분야에서는 다양한 미기상해석모듈 (micro scale weather analysis module)을 개발하여 초고분해능의 기상정보서비스를 실시간으로 제공하고자 노력하고 있다. 이와 같은 연구들은 최근 대도시의 양적인 팽창으로 인해 발생되는 도시 미기상 (micro meteorology)의 급격한 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 경제적 사회적 활동을 가능케 한다. 따라서 미기상해석모듈의 정확성은 도시 미기상정보서비스의 품질 및 효용성에 직결된다. 본 논문은 미기상해석모듈이 생성하는 시-공간적인 특성을 가진 양적인 결과물의 정확성에 대한 평가체계를 설계하였다. 이와 더불어 평가체계의 구성에 사용될 평가도구로써 시계열평균의 동일성검정 알고리즘을 스펙트럼 분석기법으로 구축하였으며, 동일성 검정통계의 함수를 거리측도로 사용하는 시계열 군집분석법도 함께 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 군집분석법과 평가알고리즘의 유용성을 보였다.

In meteorological field, many researchers have tried to develop micro scale weather analysis modules for providing real-time weather information service in the metropolitan area. This effort enables us to cope with various economic and social harms coming from serious change in the micro meteorology of a metropolitan area due to rapid urbanization such as quantitative expansions in its urban activity, growth of population, and building concentration. The accuracy of the micro scale weather analysis modules (MSWAM) directly related to usefulness and quality of the real-time weather information service in the metropolitan area. This paper design a evaluation system along with verification tools that sufficiently accommodate spatio-temporal characteristics of the outputs of the MSWAM. For this we proposes a test for the equality of mean vectors of the output series of the MSWAM and corresponding observed time series by using a spectral analysis technique. As a byproduct, a time series cluster analysis method, using a function of the test statistic as the distance measure, is developed. A real data application is given to demonstrate the utility of the method.