Rainfall infiltration velocity into the surface of the earth is influenced by time sequential change of the urban surface spatial structure following urban expansion, and is the key factor in determining runoff discharge. In this regard, a comprehensive assessment and understanding of surface runoff associated with land cover change, as well as the changed structure of the landscape, is required to establish landscape planning. Sustainable development, planning and maintenance of the green space inside the city, based on results of the above, are a fundamental countermeasure for relieving fragmentation of the urban green space and increasing urban flood damage, directly or indirectly. In this study, we conducted analysis of landscape structure and change of Surface Runoff Reduction Capacity (SRRC) using the land cover maps from 1975 to 2000 at the lower reaches of the Jungrang stream (LRJS). The results are expected to provide baseline data for sustainable landscape planning that is ecologically healthy and can improve SRRC during torrential rains. The results of this study are as follows. Analysis of the results showed that land cover type underwent a remarkable change in terms of the total area of farm and urban types from 1975 to 2000. The total area of farm decreased by approximately 27.05% during the 25 years, while that of urban increased by approximately 25.61%. In this regard, the results of the landscape structure assessment using FRAGSTATS showed reciprocal tendencies, which intensified fragmentation of the landscape, as measured by all 6 of the selected factors, including LPI, NP, PD, LSI, AI and PLADJ. The Runoff Curve Number (CN) value steadily increased in the results of the time series landscape change assessment of the SRRC from 1975 to 2000. Based on analysis of the changed area associated with SRRC classes, the high SRRC class 1 area showed a steady decrease in accordance with the progression of the time series land use change associated with urban development.

표고버섯 재배 임가들이 생산량과 출하 시기를 결정하는 데 가격은 결정적인 역할을 하지만, 표고버 섯 가격 전망에 대한 연구는 미진한 상황이다. 이 연구의 목적은 표고버섯의 중품, 상품, 특품의 월별 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고, 이들의 단기 가격 예측력을 비교하는 것이다. 이를 위해, 2002∼2015년 동안의 등급별 가락시장 표고버섯 가격자료를 이용하여 Seasonal Exponential Smoothing 모델, Seasonal ARIMA with intercept 모델, Seasonal ARIMA without intercept 모델, Seasonal Dummy 모델을 포함하는 네가지 형태의 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측하였 다. 또 통계적 검증방법을 이용하여 이들 모델의 가격 예측력을 비교하였다. 분석 결과, Seasonal ARIMA without intercept 모형의 가격 예측 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 향후 다른 단기 소 득 임산물의 가격 예측에도 이들 모델을 적용함으로써 임가들의 생산 출하에 대한 의사결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

The development of time-frequency analysis techniques allow astronomers to successfully deal with the non-stationary time series that originate from unstable physical mechanisms. We applied a recently developed time-frequency analysis method, the Hilbert-Huang transform (HHT), to two non-stationary phenomena: the superorbital modulation in the high-mass X-ray binary SMC X-1 and the quasi-periodic oscillation (QPO) of the AGN RE J1034+396. From the analysis of SMC X-1, we obtained a Hilbert spectrum that shows more detailed information in both the time and frequency domains. Then, a phase- resolved analysis of both the spectra and the orbital profiles was presented. From the spectral analysis, we noticed that the iron line production is dominated by different regions of this binary system in different superorbital phases. Furthermore, a pre-eclipse dip lying at orbital phase ~ 0.6 - 0.85 was discovered dur- ing the superorbital transition state. We further applied the HHT to analyze the QPO of RE J1034+396. From the Hilbert spectrum and the O - C analysis results, we suggest that it is better to divide the evolu- tion of the QPO into three epochs according to their different periodicities. The correlations between the QPO periods and corresponding uxes were also different in these three epochs. The change in periodicity and the relationships could be interpreted as the change in oscillation mode based on the diskoseismology model.

표준은 산업발전 및 무역 자유화의 기반이며 사회 · 경제적인 효율을 향상시키는 중요한 수단이다. 표준과 관련된 정책은 국가적인 차원에서 중요한 이슈 중 하나가 되고 있으며, 이에 따라 산업 분야별 한국산업표준 제정과 활용에 대한 분석은 표준과 관련된 연 구에서 중요한 부분이 되고 있다. 본 연구는 분야별 KS 보유 및 제정현황 분석 그리고 열람실적을 이용하여 표준의 활용도 를 분석한다. 먼저 KS의 보유현황을 국가정책적인 이슈와 함께 살펴보고, 세부적으로 KS 제 정현황이 유사한 분야들은 무엇인지 파악하기 위해 다차원 척도법을 이용하여 시각화 및 군 집화를 실시한다. 이후 각 군집별 제정현황이 유사한 분야들의 표준화 제정활동에 영향을 미 치는 결정요인이 무엇인지 가설설정에 따른 회귀분석을 실시한다. 연구결과 자본집약도, 연구개발 그리고 매출액이 표준화 제정활동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 정부 는 자본집약도가 큰 기업들이 표준화 과정에서 선도적 역할을 유도하고, 연구개발에 따른 표 준과 기술특허 등을 정책적으로 연계시키며, 매출액이 큰 기업들이 표준화 활동을 선도하도 록 지원정책을 수립해야 한다. 두 번째로 표준의 활용도를 분석하기 위해, KS 열람실적 데이 터를 사용하며, 각 KS의 제정연도, 형태 분야별 활용도가 어떻게 다른지 기초통계분석과 의 사결정나무를 사용하여 분석을 수행한다. 그 결과 표준의 제정시기가 활용도에 영향을 크게 미치며, 특정 분야와 형태의 KS들은 최근에 제정되었더라도 활용도가 높은 것으로 나타났 다. 이에 따라 열람실적이 낮은 표준들에 대한 홍보 정책과 함께, 표준을 제정할 때 미열람되 는 표준이 적어지도록 활용도를 고려하는 정책을 수립해야 한다.

국가차원의 슈퍼컴퓨팅 성능수요 예측은 슈퍼컴퓨터를 활용하는 계산과학분야 의 연구자나 연구개발 인프라를 구축⋅운영하고 있는 전문기관, 과학기술 인프라구축을 주도 할 정부기관에 있어서 매우 중요한 정보이다. 본 연구는 그동안 진행되었던 슈퍼컴퓨터 성능관련 예측활동 분석을 통해 과학기술 역량 에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 이를 슈퍼컴퓨터 기술진보 추세에 적용한 복합 예측모 형을 제안하였다. 횡단면분석에서는 슈퍼컴퓨팅 성능에 영향을 미칠 것으로 판단되는 GDP, GERD, 연구원수, SCI논문수를 고려한 다중회귀분석을 수행하였다. 그리고 횡단면분석 결과 에 Top500 자료의 성능(Rmax)값을 이용한 시계열분석을 통해 도출된 기간별 기술진보율을 곱하여 슈퍼컴퓨터의 성능을 예측하였다. 제안된 예측모형을 바탕으로 세계 슈퍼컴퓨터 500위의 시계열자료를 이용하여 한국이 2016년에 보유해야 할 슈퍼컴퓨터 성능규모를 예측하였다. 횡단면분석과 기술진보율을 적 용하여 2016년 한국의 슈퍼컴퓨팅 성능수요를 예측해본 결과 현재의 추세를 이용할 경우 15～30PF 정도, 목표 국가수준의 추세를 이용할 때 20～40PF 정도의 컴퓨팅 역량이 필요할 것으로 예측되었다. 이 결과는 단순 회귀분석을 적용한 결과인 9.6PF와 횡단면분석을 적용 한 결과인 2.5PF와 큰 차이를 나타내었다.

Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.

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.

본 연구는 MODIS 위성영상을 이용하여 광역적으로 진행되고 있는 식물계절학적 특징을 분석하고자 수행하 였다. 위성영상을 이용한 식물계절학적 특징 분석은 현 장 관찰 자료의 분석을 위한 전반적인 식물계절 경향성 및 변동성에 필요한 정보를 제공해 줄 수 있으며, 현장 관찰 값과 광역 식물계절 관측 값의 연결을 통하여 광 역 수준에서 보다 정밀도 높은 식물 계절현상 모니터링 을 가능하게 한다. 본 연구의 기반이 된 MODIS EVI 자료는 Timesat Algorithms의 double logistic function으로 평활화시켜 분석하였다. 제주→남해안→지리산→소백산→설악산 의 위도 분포에 따라 식물계절 시작일은 늦어지는 경향 을 보였다. 그러나 11년간 주요 산림 지역에서의 식물 계절 시작은 해마다 시작일에 다르게 나타나는 연변동 의 특징을 보였다. 변동 자료를 고차다항식으로 변형한 결과, 제주도는 연간 0.38일, 소백산지역은 0.174일 계 절 시작이 늦어지고, 남해안은 0.32일, 지리산은 0.239 일, 설악산 지역은 0.119일 개엽일이 빨라지고 있는 것 으로 나타났다. 우리나라 전체 식물계절 시작 시기의 특징을 공간적 으로 살펴보면, 주요 산림 지역은 늦어지고, 분지나 산 록의 남사면지역에는 빨라지는 것으로 나타났다. 지역적 으로 살펴보면, 제주도의 남서해안 및 북동해안 사면지 역, 동남해안 지역이 빠른 경향을 보였다. 행정구역별 식물계절 시작 시기를 분석한 결과, 2001 년에는 서울과 경기도, 동해안, 남해안, 마산, 창원, 밀양, 대구, 제주도를 중심으로 빠르게 시작되었다. 이는 서울, 경기도, 마산, 창원, 밀양, 대구 등의 도시지역은 도시화 에 따른 기온상승의 영향인 것으로 해석된다. 이 같은 경향은 2005, 2010년에도 같은 경향으로 보이고 있어 도시화가 식물계절 변화에 중요한 영향을 미치고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 시간적 규모인 10년 이내에서는 기후변동 에 따른 식물계절 현상의 변이성을 잘 나타내었으며, 이 러한 식물계절 모니터링 기법은 30년 이상의 보다 장기 적인 자료를 축적을 통하여 기후변화 양상에 따른 생물 계절 현상 변화와 해석에 중요한 역할을 할 것으로 생 각된다.

본 논문은 1982년과 2002년 사이 동북아시아 일부 대도시 지역을 대상으로 시계열 위성영상자료를 활용하여 도시팽창양상을 식별하는 것을 목표로 한다. 도시팽창은 시·공간적 역동성을 띄는 지표현상이나, 기존 연구에 주로 사용되었던 원격탐사 방법론들은 이의 시간적 측면보다는 공간적 측면에 비중을 두어 분석을 수행해왔다. 본 연구에서는 시계열 푸리에분석과 시계열회귀분석을 조합한 계량적 방법론을 이용하여 도시팽창의 시간적 측면에 보다 비중을 두고 분석을 하였으며, 동북아시아 대도시 지역에서 도시팽창이 어떻게 진행되는지를 지리정보체계/원격탐사 컴퓨터 프로그램인 이디리시를 사용하여 분석한다. 그 결과, 본 논문에서 시도한 방법론은 대도시 지역의 시·공간적 피복변화를 감지하는데는 효과적이었으나, 도시팽창 자체를 탐지하는데 있어서는 제약이 있는 것으로 나타났으며, 제약의 주된 이유는 도시지역의 피복과 토지이용의 대응이 항상 일치하지 않기 때문인것으로 파악되었다. 본 논문에서 제시한 시계열 원격탐사 방법론은 각 지역에서 관찰되는 각기 다른 도시화 양상을 픽셀단위로 구분하는데, 다양한 조합의 분석결과를 활용하면 도시팽창 연구에 유용할 것으로 예상된다.

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.

In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box’s temperature.

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.

현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점 을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 특징과 문제점을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 효율적인 처리 기법을 개발하였으며, 정제된 데이터의 ARIMA 분석을 통해 검측데이터와 계절 변화의 상 관관계 분석을 수행하였다. 또한 회귀모형, 지수평활법, ARIMA 모형 등 다양한 예측 모델의 적용을 통해 검측 데이터의 시계열 분석을 수행하고, 궤도 틀림 데이터의 예측 모델에 적합한 최적 모델 선정과 관련한 연구를 수행하였다.

Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in case-by-case m

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.