• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.159-174
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• 2015

최근에 Dragomiretskiy와 Zosso (2014)는 경험적모드분해의 단점을 보완하여 새로운 신호 분해방법인 변동모드분해법(Variational Mode Decomposition)을 고안하였다. 기본적으로 변동모드분해법은 경험적모드분해법에 비하여 주파수 탐색 및 분리(tone detection and tone separation)에 탁월한 성능을 보인다. 또한 고속퓨리에변환을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 경험적모드분해법보다 잡음에 강건하다는 장점이 있다. 하지만 변동모드분해법은 결측 등으로 신호가 동일한 시간간격 혹은 공간적 간격으로 측정되지 않은 경우 제대로 동작하지 않는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 변동모드분해법에 다단계우도함수를 조합하는 새로운 방법을 제안한다. 여기에서 다단계우도함수는 변동모드분해법이 신호를 적절한 내재모드함수로 분해하기 전에 결측치를 대체하는 효율적인 방법을 제시한다. 모의실험과 실제 자료의 사례연구를 통하여 변동모드분해법이 기존의 방법보다 더 효율적으로 신호를 분해한다는 것을 보일 것이다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.431-444
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• 2014

본 논문에서는 시간-진동수 영역에서 시계열을 여러 구성 성분으로 분해하는 방법인 경험적모드분해법(Empirical Mode Decomposition)을 소개하고, 이를 이용하여 한국의 주요 거시 경제 지표를 대상으로 순환변동과 추세 성분을 추출하고 예측에 활용한다. 그 효율성을 살펴보기 위하여, 추출된 구성 성분들의 변동성, 동행성, 지속성, 인과성, 비정상성 및 예측력을 계산하고, 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 Hodrick-Prescott 필터에 의한 결과와 비교한다.