서울특별시 용산구의 측정망에서 2004년부터 2013년간 관측한 대기질 자료를 중심으로 SO2의 환경거동을 시간적 기준으로 다양한 관점에서 분석하였다. 이와 동시에 관측한 기타 대기오염물질들(PM2.5, PM10, TSP, CH4, CO, NO, NO2, NOx, O3, THC, NMHC)의 농도자료와 기상자료들과의 관계를 해석하는 방식으로 SO2의 거동을 조사하였다. 10년간 측정한 용산구 지역에서 측정한 SO2의 연간 평균농도는 대기환경기준치인 20nmole mole-1보다 5배 정도 낮은 4.36-5.86(최저-최고) nmole mole-1 수준으로 나타났다. 이는 연간 평균농도가 관리기준치를 초과하는 성분들과 뚜렷하게 대조적인 양상을 보였다. 여러 가지 통계적 기법을 적용하여 SO2의 배출량에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 그리고 용산구에서 측정한 SO2와 기타대기오염물질, 기상자료들의 경향성을 비교해보았다. SO2은 온도 및 기타물질들에 대한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과에 의하면, SO2은 다른 대기오염물질들에 비해 상대적으로 관리가 잘 이루어지고 있다는 것을 확인할 수 있다.

목 적: 백내장 유병률 변화와 예측을 통해 백내장의 위험성과 관리 및 예방의 중요성을 알리고자 한다. 방 법: 2008년에서부터 2012년까지 최근 5년간 보건복지부 산하 질병관리본부가 시행하여 발표한 국민건강영양조사 자료를 통계 분석하였다. 결 과: 연령별 백내장의 유병률은 40-49세 11.1%, 50-59세 35.7%, 60-69세 71.8%, 그리고 70세 이상에서는 94.2%로 나이가 증가함에 따라 유병률이 증가하였으며(p=0.00), 특히 남성 50-59세 연령층의 경우 2008년 35.7%에서 2012년 48.2%로 5년 동안 13.0%의 백내장 유병률이 증가한 것으로 나타났다. 지역별 백내장 유병률은 동 지역에서는 39.5%와 읍 지역에서는 51.1%로(p=0.00), 소득별 백내장의 유병률은 최하위 소득군 43.1%, 중하위 42.9%, 중상위 41.6% 그리고 최상위 40.7%를 각각 나타내었다. 결 론: 65세를 넘어가면 남성과 여성간의 백내장 유병률의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p=0.02). 그러나 그 차이는 계속 줄어들고 있으며 그것은 특히 50대 남성 백내장 유병률의 가파른 증가와 연관이 있음을 알 수 있다.

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 시계열 분석과 인공신경망 모형을 이용하여 장래 해상교통량을 예측하였다. 특히, 시계열 분석을 통한 예측값을 인공신경망 모형에 추가 입력변수로 적용하여 장래 해상교통량 예측을 제고하고자 하였다. 본 연구는 인천항의 1996년부터 2013년까지 월별 관측값을 대상으로 하였다. 모형의 예측력 검증을 위해 1996년부터 2012년까지 관측값을 대상으로 구축한 모형으로부터 2013년을 예측하여 실제 관측값과의 비교로 적합한 모형을 판별하였다. 인천항의 2015년 장래 해상교통량은 매월 평균 교통량보다 5월과 11월에 각 5.9 %, 4.5 % 많았으며, 1월과 8월은 매월 평균 교통량보다 각 8.6 %, 4.7 % 적은 것으로 예측되었다. 따라서 인천항은 계절에 따른 월별 교통량의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구는 해상교통 현장관측 조사시 계절에 따른 교통량의 특성을 반영할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.

한반도에서 측정되고 있는 시계열 지자기 자료에 대해 결측 자료에 대한 복원과 측정 자료에 기반한 예측, 그리고 기관별 관측 자료에 대한 잡음도를 분석하였다. 결측 자료의 복원을 위해 주성분 분석을 통한 최적화 기법과 지구 통계학적 접근에 의한 방법을 적용하고 그 효과를 비교하였다. 주성분 기법은 자료의 주기성을 효율적으로 반영하는 특성을 보였으며, 지구통계학적 방법은 안정적인 복원 능력을 보였다. 관측소 별 잡음도를 파악하기 위해 이천 및 청양에서 동일 기간에 관측한 지자기 자료에 대해 공간적 분산성을 스캐터그램을 이용해 파악하였다. 그 결과 청양 관측소의 자료가 이천 관측소의 자료보다 연속적이며 안정적인 측정이 이루어진 것을 알 수 있었으며, 복원을 위한 크리깅 추정에서도 실제 자료의 추정이 매우 정확하게 이루어졌다. 결측자료의 복원의 경우 20분 이내의 결측 자료에 대해서는 크리깅 기법과 주성분 기법 모두 유사한 결과를 보였으나, 그 이상의 결측에 대한 복원과 지자기 자료의 예측이 필요한 경우에는 주성분 기법을 적용해야 주파수 영역에서의 특성이 실제와 더욱 유사하게 나타났다. 또한 지자기 자료의 예측을 위해서는 주성분 분석이 효율적으로 이용될 수 있음을 파악하였으며, 하루 정도의 지자기장을 예측할 수 있는 것으로 보인다.

우리나라의 도로는 종류별로 관리주체가 서로 다르다. 고속국도는 한국도로공사, 일반국도는 건설교통부, 지방도는 광역자치단체, 시 군도는 기초자치단체에서 건설 관리 및 운영 책임을 맡고 있다. 본 연구에서는 이렇듯 관리주체가 다른 우리나라의 도로에서 발생하고 있는 교통사고발생 추세를 도로종류별로 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 과거로부터 축적된 도로종류별 교통사고건수, 사망자수, 부상자수의 자료를 기반으로 사고위험을 단순건수, 도로연장 당 건수, 그리고 대 km당 건수로 비교하였다. 그 결과 단순 건수에 의한 비교에서는 도시부 도로가 전 부문에서 가장 위험하고 고속국도는 전 부문에서 가장 안전한 것으로 분석되었다. 그러나 1km당 발생건수는 일반국도가 가장 위험하고 지방도가 가장 안전한 것으로 분석되었다. 교통사고 발생률을 가장 객관적으로 비교할 수 있는 지표인 10만 차량 대 km당 비교에서는 일반국도가 가장 위험하고, 고속국도가 상대적으로 안전한 것으로 분석되었다. 한편, 도로종류별 사망자수 추세를 설명하는 시계열 분석모형을 개발한 결과 고속국도, 지방도, 도시부도로의 경우 AR(1)모형이 추세를 잘 설명 할 수 있는 것으로 분석되었고, 일반국도의 경우 ARIMA(2, 3, 0)모형이 추세를 설명할 수 있는 것으로 분석되었다. 이러한 모형은 장래 교통안전계획의 목표치를 수립하거나 평가하는데 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

엘니뇨현상과 관련된 해양 아표층 변동성을 조사하기 위해 1980년부터 2004년까지의 적도 해역의 20도 등온선 깊이(Z20)와 난수질량(WWV) 자료를 분석하였다. 주성분 분석, 합성 분석 및 교차상관 분석 결과, 아표층 시계열 자료는 Nino3.4 SST와 유의미한 시간 지연을 가지고 강한 상관성을 보였다. 이 결과는 아표층 해양 변수가 엘니뇨현상에 유용한 예측 인자임을 시사한다. 분석된 결과를 근거로 1996년부터 2004년까지 Nino3.4 SST를 예측하기 위해 신경망 예측 모델을 구성하였다. 해상풍을 입력 자료로 사용하였을 경우 보다 WWV를 적용하였을 때 3개월 이하의 단기 예측을 제외하고 모든 예측 시간에서 더 우수한 예측력을 보였으며, 5-8개월의 예측에 있어서는 기존의 여러 통계 모델 결과보다 예측 성능이 우수함을 확인하였다.

한 구조물에 작용하는 풍압력 시계열이 자기회귀 이동평균(ARMA) 모델을 사용하여 모델화 된다. AR 과정에서 시계열의 현재 값은 유한한 수의 이전 값들의 선형적 결합과 한 백색잡음에 의해 나타난다. MA 과정에서 시계열의 현재 값은 유한한 수의 이전 백색잡음들에 선형적이다. ARMA 과정은 AR과 MA 과정의 결합이다. 본 논문에서, AR, MA와 ARMA 모델이 풍압력 시계열에 적용되고, 데이터를 나타내기에 가장 적합한 ARMA 모델을 선정하는 과정이 소개된다. 모델의 변수들은 최대 가능도법을 사용하여 산정되고, 압력 시계열의 시간적 복잡성의 척도인 모델 차수를 최적화하기 위해 AICC 모델 선정 기준이 사용된다. 또한, 모델의 유효성을 조사하기 위해 LBP 검사가 사용된다. 본 연구로부터, AR 과정이 풍압력 시계열을 나타내기에 가장 적합하다는 결론이 얻어진다.

EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.

Forecasts of monthly landings of walleye pollock, Theragra chalcogramma, in Korea were carried out by the seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(ARlMA) model. The Box - Cox transformation on the walleye pollock catch data handles nonstationary variance. The equation of Box - Cox transformation was Y'=(Y0.31 1)/0.31. The model identification was determined by minimum AIC(Akaike Information Criteria). And the seasonal ARlMA model is presented (1- O.583B)(1- B1)(l- B12)Zt =(l- O.912B)(1- O.732B12)et where: Zt=value at month t ; Bp is a backward shift operator, that is, BpZt=Zt-P; and et= error term at month t, which is to forecast 24 months ahead the walleye pollock landings in Korea. Monthly forecasts of the walleye pollock landings for 1993~ 1994, which were compared with the actual landings, had an absolute percentage error(APE) range of 20.2-226.1 %. Thtal observed annual landings in 1993 and 1994 were 16, 61OM/T and 1O, 748M/T respectively, while the model predicted 10, 7 48M/T and 8, 203M/T(APE 37.0% and 23.7%, respectively).

We used seawater temperature data, measured in the Garolim Bay, to analyze temperature variation on an hourly and daily basis. Lagrange’s interpolation using before and after data was applied to restore nonconsecutive missing temperature data. The estimated error of the data restoration was 0.11oC. Spectral analyses of seawater temperature showed significant periodicities of approximately 12.4 h (semidiurnal tide) and 15.0 d (long-period tide), which is close to those of M2 and Mf partial tides. Variation in seawater temperature was correlated more with tidal height than with air temperature around the Garolim Bay. In June and December, when the seawater temperature difference between the inside and outside of the Garolim Bay was very large, the periodicities of 12.4 h and 15.0 d were highly prominent. These results indicate that the exchange of seawater between the inside and outside of the Garolim Bay induced variations in seawater temperature owing to tide. Understanding temperature variation because of tide helps to prevent abnormal mortality of cultured fish and to predict seawater temperature in the Garolim Bay.

This study was undertaken to find out national level changes in area, production and yield of two major staple crops wheat and potato in Bangladesh. The time series of secondary data was collected from yearbook of agricultural statistics under Bangladesh Bureau of Statistics (BBS) and used for the statistical analysis during the thirty-year period of 1989/90-2018/19. Moreover, selected data were divided into two groups and regarded as segment (1989/90-2003/04, 2005/06-2018/19) to examine the significant level in each crop. The results of different statistical techniques showed that wheat cultivated area and production were satisfactory level but yield was not too much standard in context of country demand. In the case of potato, yield as well as cultivated area and production were crossed the significant level and fulfilled the demand of population. In recent few years, the ratio of potato production rapidly increased, compared with the cultivation area. Based on segment (period) analysis, at the first half wheat production was always below, compared with the area but second half nine years saw slightly improved. On the other hand, in both segment potato growth rate in area, production and yield were increased throughout the study period. The highest instability was also shown in area, production and yield of potato during whole as well as segmented period. There was always a positive relationship between country’s demand and supply. Both wheat and potato are considered as staple crops and based on the productive capability over cultivated area, potato showed the higher productivity for the country of Bangladesh. In consequences, potato consuming demand also rapidly increased all over the country, compared with past respectively.

The present study aims to investigate the impact of tourism growth on human development in Indian economy. For this purpose, the study uses annual data from 1980 to 2018 and utilizes two proxies for tourism growth – tourism receipt and tourist arrivals – and uses human development index calculated by UNDP. The study uses control variables such as government expenditure and trade openness. The study employs auto regressive distributed lag (ARDL) approach to investigate the cointegrating relationship among the variables in the model. Further, the study also explores the causal nexus between tourism sector and human development by using the Toda-Yamamoto Granger non-causality test. The result of ARDL bounds test reveals the existence of cointegrating relationship between human development indicators, government expenditure, trade openness, and tourism sector growth. The cointegating coefficient confirms a positive and significant relationship between tourism sector growth and human development in India. The causality result suggests that economic growth and tourism have a positive impact while trade openness has a negative impact on human development in India. The major findings of this study suggest that tourism plays an important role in the socio-economic development of Indian economy in recent years and the country must develop this sector to achieve sustainable development.

This research paper examines the causal relationship between India’s economic growth and sectoral contribution to Gross Domestic Product (GDP) and vice versa, in the short-run and long-run, over a 10 years time period. Johansen’s method of cointegration is used to study the cointegration between the sectoral contributions to Indian GDP vis-à-vis India’s economic growth. Further, the route of interconnection between economic growth and sectoral contribution is tested by using Vector Auto Regression (VAR) model. Special attention was given for investigating impulse responses of economic growth depending on the innovations in sectoral contribution using time-series data from 1960 to 2015. This paper highlighted a dynamic co-relationship among industrial sector contribution and agricultural sector contribution and economic development. In the long run, one percent change in industrial sector contribution causes an increase of 3.42 percent in the economic growth and an increase of 1.12 percent in the primary sector contribution, while in the short run industrial and service sector contributions showed significant impact on economic development and agriculture sector. The changing composition of sector contribution is going to be an important activity for the policymakers to monitor and control where the technology and integration of sectors play a significant role in economic development.

The purpose of this study was to develop a period analysis algorithm for detecting new variable stars in the time-series data observed by charge coupled device (CCD). We used the data from a variable star monitoring program of the CBNUO. The R filter data of some magnetic cataclysmic variables observed for more than 20 days were chosen to achieve good statistical results. World Coordinate System (WCS) Tools was used to correct the rotation of the observed images and assign the same IDs to the stars included in the analyzed areas. The developed algorithm was applied to the data of DO Dra, TT Ari, RXSJ1803, and MU Cam. In these fields, we found 13 variable stars, five of which were new variable stars not previously reported. Our period analysis algorithm were tested in the case of observation data mixed with various fields of view because the observations were carried with 2K CCD as well as 4K CCD at the CBNUO. Our results show that variable stars can be detected using our algorithm even with observational data for which the field of view has changed. Our algorithm is useful to detect new variable stars and analyze them based on existing time-series data. The developed algorithm can play an important role as a recycling technique for used data

지속가능한 빗물정원 설계를 위해서는 내부 구성요소 (식물, 토양, 여재층 등)의 최적화된 상호작용에 의하여 나타나는데 특히 국내 기후 환경에서는 함수량의 변동이 심하며 적용 가능한 식물의 종이 선정이 중요하다. 지속적 빗물정원으로서의 효율은 빗물의 유입패턴에 따른 적용가능한 식물과 여재의 종류에 의해 결정되고, 식생의 생장 차이에 따른 식재공간 유지 정도에 의해 지속성이 좌우된다. 본 연구는 근부 생장이 활발한 습생식물의 정원용 소재로서의 평가를 위해 식물별 침입수준(invasion level)을 분석하여 최적의 식재조합을 설계하는데 기 초자료로 활용하고자 한다. 대상식물은 속새 외 19종의 습생식물을 관상기준에 따라 직립형, 분지형, 포복형으로 나누고 5월부터 10월까 지 월 2회 각 식물의 피복율을 측정하였다. 20종 중 단위공간 피복율이 100%를 넘어 침입성이 높은 수준의 식물은 부처꽃, 박하, 아스타, 낙지다리, 갯까치수영, 삿갓사초, 고랭이로 나타났고 식재 초기부터 급속한 성장을 보인 식물은 갯까치수영, 박하, 낙지다리, 삿갓사초, 부 처꽃 순으로 식재설계시 고려해야할 수종으로 나타났다.

In this study, among the reliability assessment method for measured data of dam instrumentation, time series analysis and behavior analysis were introduced and the reliability assessment cases for seepag weir, pore-pressure meter, concrete stress meter and joint meter were presented.

열적외선 위성영상은 저비용으로 안전하게 지표온도를 추정할 수 있으며, 따라서 열적외선 위성영상을 활용하는 것으로 화산활동의 전조현상 모니터링이 가능하다. 그러나, 지표온도를 추정하기 위해 필요한 요소인 지표의 복사율 결정과 대기효과 보정은 쉽지 않기 때문에, 높은 정밀도를 기대하기 어렵다는 단점이 존재해왔다. 이에 본 연구에서는 최근 개발된 LSTD(Land Surface Temperature Difference)기법을 활용하여, 높은 정밀도의 지표온도 추정방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 임의의 기준점으로부터 상대적인 지표온도의 차이를 구하는 것으로 대기효과를 보정하며, 복사율이 잘 알려진 식생지역에 한정적으로 적용함으로써 0.5K 이하의 높은 정밀도의 지표온도 추정이 가능한 것으로 알려져있다. 이 방법은 1) 대기효과 보정, 2) 식생지역의 추출, 3) 기준점의 지표온도로부터 상대적인 지표온도차 계산 및 4) 온도감률로부터 지형효과 보정의 단계로 이루어진다. 제안된 방법의 실험을 위하여, 화산활동이 활발한 아프리카의 Nyiragongo화산과 최근 전조현상이 발생하고 있는 백두산을 연구지역으로 선정하였으며, 열적외선 밴드를 탑재한 Landsat TM/ETM+ 영상을 수집하였다. 제안된 방법은 식생지역에만 적용되는 것으로서 공간적인 한계가 있으나, 높은 정밀도로 지표온도의 추정이 가능하기 때문에 화산활동의 전조현상을 관측할 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 1998년부터 2011년까지 강릉 지역의 지방 방사능 측정소에서 측정된 공간 감마선량률의 통계 적인 성질을 조사하였다. Autocorrelation Function Analysis(ACF), Rescaled Range Analysis(R/S Analysis), DetrendedFluctuation Analysis(DFA)의 방법들이 사용되었으며, 이 중 DFA는 non-stationary한 시계열의 장거리 상관성을 보여주는 좋은 방법으로 알려져 있다. 우리는 이 연구를 통해 다음의 사실을 알았다. 첫 번째, 공간 감마선량률은 두 가지다른 경향을 갖는 크로스 오버가 나타난다. 이것은 연중 공간 감마선량률은 강한 장기 기억 특성이 나타나는데 비해연간으로 넘어가면 상관성이 사라지는 것을 의미한다. 두 번째, 각 분석 방법들의 지수들이 있는데 이 지수들 사이의관계식이 맞음을 확인 하였다.