• 제목/요약/키워드: 비안정적 시계열

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고용탄력성 추정과 정책적 시사점: 비안정적 시계열 분석 방법론을 이용한 고찰 (Estimation of the Elasticity of Employment and Policy Implications: The Use of Methods for the Analysis of Non-stationary Series)

  • 허재준;고영우
    • 노동경제논집
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    • 제34권3호
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    • pp.59-80
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    • 2011
  • 본 연구는 비안정적 시계열 자료 분석 방법을 이용하여 장단기 고용탄력성을 추정하고 그 변화를 고찰하였다. 그 결과, 지난 25년간 고용탄력성이 유의하게 감소했다는 증거를 발견할 수 없었다. 이는 외환위기 이후의 취업자 수 증가율 감소가 고용탄력성 감소보다는 성장률 감소에 크게 기인함을 의미한다. 그러므로 일자리 창출력을 높이려는 정책적 노력은 성장잠재력 강화에 경주되어야 한다. 통계적 유의성을 떠나 고용탄력성 감소경향을 사실로 받아들인다고 하더라고 그것은 장기적으로 영향력을 발휘하는 구조적 요인에 기인하는 것이다. 그러므로 주어진 성장률 아래에서 일자리 창출력을 높이기 위한 노력도 장기적인 체질 강화에 역점을 두어야 한다.

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안정적 시계열의 변이상태에 대한 판별연구-변압기 진동신호에 대한 응용을 중심으로-

  • 이정진;정찬수;송정호
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권3호
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    • pp.617-628
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    • 1997
  • 시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.

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힐버트-황 변환에 통한 Hand Accelerometer 데이터의 핵심 패턴 추출 (Applying Hilbert-Huang Transform to Extract Essential Patterns from Hand Accelerometer Data)

  • 최병석;서정열
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.179-190
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    • 2017
  • Hand Accelerometer는 인간신체 운동 패턴을 실시간으로 파악하는데 널리 사용되고 있다. 그러므로 행동 유형을 정확하게 파악하는 것은 아주 중요하다. 이 과정에서 각 행동유형의 형태를 미리 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 인간의 신체 행동은 센서를 통해 수집된 시계열 데이터로 표현된다. 이 데이터는 비안정적, 비선형적 성격을 가지고 있다. 그래서 이런 성격의 데이터의 유형을 효율적으로 추출하는 방법을 찾는 것은 매우 중요하다. 힐버트-황 변환은 비안정적 비선형적 요소를 시계열데이터에서 효율적으로 추출하는 방법이다. 이 방법을 위의 시계열 데이터에 적용한 결과 핵심패턴이 성공적으로 추출되었다.

Unit Root Test를 기반으로 한 장기 시계열 데이터의 Non-Stationary 발생에 따른 구조 변화 검정 및 시각화 연구 (A Study on the Test and Visualization of Change in Structures Associated with the Occurrence of Non-Stationary of Long-Term Time Series Data Based on Unit Root Test)

  • 유재성;주재걸
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권7호
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    • pp.289-302
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    • 2019
  • 시계열의 구조 변화란, 전체 시계열 자료를 구성하는 기간에서 관측치들의 분포가 상대적으로 안정적이다가, 특정 시점에서 분포 특성의 급격한 변화를 보이는 것을 의미한다. 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 단위근 검정법을 기반으로 한 검정 결과를 시각화함으로써, 의사결정자가 시계열의 구조 변화를 손쉽게 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 특히 시계열을 분할한 후 검정하는 방법을 통해, 장기 시계열일 때에도 단기 구조 변화를 파악할 수 있도록 하였다.

코골이 신호의 카오틱 신호 분석에 관한 연구 (A study on the chaotic analysis of snoring signal)

  • 추연규;강성수;김봉기
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.655-657
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    • 2010
  • 현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.

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임베디드 센서를 위한 시계열 예측 기반 실시간 오류 검출 기법 (Real-time Error Detection Based on Time Series Prediction for Embedded Sensors)

  • 김형일
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.11-21
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    • 2011
  • 임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.

장기관측자료 시계열분석을 통한 대수층 특성 평가

  • 원이정;김형수;구민호;서형기
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2002년도 추계학술발표회
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    • pp.265-268
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    • 2002
  • 경상북도 고령군 다산면, 천안시 풍세면 삼태리 및 부여 정동ㆍ자왕 지역의 장기수위관측 데이터 및 강수, 대기압 자료의 시계열 분석을 통하여 대수층의 함양특성 및 특히, 대기압에 대한 지하수위 변화 특성을 통한 대수층의 특성(properties) 유추 가능 여부를 보고자 하였다. 하천에 인접한 자왕지구의 경우 자기상관분석에 의하면 다른 세 지역에 비해 데이터 값이 안정적이지 못하며, 대기압 변화에 대한 상관분석에서도 낮은 상관성을 나타낸다. 강수에 대한 함양 특성을 상호상관분석을 통해 해 보았으나, 강설에 의한 영향인지 대체적인 지연시간이 길게 나타났다. 차후 장기적인 데이터 수집 및 분석을 통해 좀 더 정확한 대수층 특성을 밝히고자 한다.

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SVM을 이용한 수문 시계열 자료의 예측 (Hydrologic Time Series Forecasting using SVM)

  • 황석환;김중훈;정성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1972-1976
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    • 2007
  • 정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.

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한국주가지수(韓國株價指數) 수익률(收益率)의 변동특성(變動特性)에 관한 연구(硏究) - R/S 분석을 중심으로 -

  • 유성희;김상락
    • 재무관리연구
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    • 제14권3호
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    • pp.183-201
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    • 1997
  • 본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.

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코어비저항 측정에 미치는 영향요소에 대한 실험적 고찰(Ⅱ) - 시계열자료의 특성과 대표비저항 값의 결정 (Experimental Verification on Factors Affecting Core Resistivity Measurements (II)-Characteristics of Time Series Data and Determination Method of Resistivity)

  • 김영화;최예권
    • 지구물리
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    • 제2권4호
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    • pp.269-276
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    • 1999
  • 암석의 코어비저항 값을 올바르게 결정하기 위한 노력의 일환으로 비저항 측정에 있어서 샘플홀더의 영향을 분석하고 시계열자료로부터 암석의 비저항을 대표할 수 있는 비저항 값을 효과적으로 구하는 방안에 관하여 연구하였다. 샘플홀더에 대한 연구로는 기존의 GS식과 2전극식 방법과 함께 코어시료 표면을 전도성 접착제로 처리한 변형 GS식 및 변형 2전극식을 고안하여 각 특성을 비교하였으며 그 중에서 변형 2전극식이 측정자료의 안정성과 측정의 편이성 측면에서 장점이 있는 것으로 확인되었다. 샘플홀더 및 사용 소스 주파수의 차이에 따라 달리 나타나는 시계열자료의 분포특성에 관한 분석 결과는 최대곡률점을 이용하여 암석의 대표비저항을 결정하는 방법이 효과적임을 보이고 있다.

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