본 논문은 m개의 독립적인 일차 비선형 시계열로 구성된 패널자료의 동질성 검정에 대한 연구로서 먼저 일반적인 일차 비선형 시계열의 정상성 조건을 유도하고 이어서 동질성 검정법을 제시하고 연관된 극한분포를 규명하였다. 또한 모의실험을 하여 제안된 검정법의 모의검정력을 구하였다.
엔진 시험과정에서 데이터는 시계열 형태로 수집된다. 보통 그러한 시계열들의 섭동보다는 시간평균에 더 관심을 가진다. 본 논문에서는 공기 흡입식 엔진의 시험에서 측정된 압력과 유량 데이터의 섭동에 시계열의 복잡성의 척도로 제안된 개념인 multiscale sample entropy라는 분석법을 적용해본다. 분석 결과, 서로 다른 물리량은 각각의 시간척도에서 다른 복잡성을 가진다는 것을 보였고, 이를 잘 이용하면 엔진 시험의 성패 여부를 즉각적으로 알려주는 도구를 만들 수 있을 것이다.
대용량의 데이터들로부터 사용자가 인하는 데이터를 찾기 위하여 많은 데이터 마이닝 기술들이 연구되어 실제 응용프로그램에서 많이 적용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기술들은 시계열 데이터를 이용하는 경우보다 트랜잭션 데이터를 이용하여 유용한 정보를 찾는 경우에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 트랜잭션 데이터로 변환하는 접근방법을 소개한다. 가상 트랜잭션은 서로 상대적으로 근접한 시간에 발생하는 이벤트의 집합이라고 정의하며, 가상 트랜잭션 생성기는 가상 트랜잭션을 생성시 시간윈도우와 이벤트 윈도우 방법을 사용한다. 본 논문의 접근 방법을 사용하여 기존의 트랜잭션 데이터를 이용하는 많은 데이터 마이닝 알고리즘들을 수정 없이 시계열 데이터에 적용하여 유용한 정보를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
증권가격의 시계열을 그래프로 표시하면 이 시계열의 운동양태가 파악될 수도 있다. 그래프를 통하여 추세가 존재하고 있는지 아니면 존재하지 않는지를 파악할 수 있을 것이다. 그리고 이 그래프를 통하여 증권가격 시계열이 정상적과정에 의하여 생성되는지의 여부가 인식될 수도 있을 것이며, (조건부) 이분산이 존재하고 있는지 또는 (조건부) 동분산이 존재하고 있는지도 인식될 수 있을 것이다. 간단한 기술통계량을 통하여 증권시계열의 성질을 파악할수도 있다. 이 시계열이 선형과정에 의하여 생성되는지 아니면 비선형과정에 의하여 생성되는지도 인식할 수 있을 것이다. 뿐만아니라 비선형과정중 하나인 카오스 과정에 의하여 증권가격이 생성되는지의 여부도 파악할 수 있을 것이다. 증권가격의 실현된 표본경로와 시뮬레이션을 통하여 얻은 표본경로가 일치하는지 또는 불일치하는지에 대한 판별을 통하여 모형정립에서 특히 많이 사용되고 있는 확률과정들이 생성시키는 증권가격 시계열이 실제로 관찰된 가격 시계열과 일치하여 현실적합성을 가지고 있는지의 여부도 판단할 수 있을 것이다. 주가시계열 그 자체를 출발점으로 하여 이 시계열의 움직임과 행동양식을 파악해가면 수많은 연구를 통하여 축적된 이론들과 주가를 형성시키는 성질들이 현실적으로 성립하고 있는지도 밝힐 수 있고 개발된 이론들의 장점과 단점을 강도높게 밝힐 수 있는 계기도 갖게 될 것이다. 데이터를 있는 그대로 면밀하게 검토하면 이미 공개된 문제점(open question)도 확인할 수 있을 것이고 아직 알려지지 않은 문제점들과 질문들을 찾게 될 수도 있을 것이다. 이것들은 앞으로의 연구를 위한 중요한 발견이 될 수 있을 것이다. 이 논문에서는 문제와 질문의 발견에 초점을 둔다. 이 논문에서는 한국의 주식시장과 미국의 주식시장을 대비하여 다룬다. 우리가 그동안의 연구를 통하여 미국의 문헌과 미국의 시장에 대한 지식을 상당히 축적하고 있는 만큼 이 대비를 통하여 두 시장이 동일하게 가지고 있는 행동양태와 서로 상이하게 가지고 있는 점들을 파악하면 두 시장에 대한 이해의 폭도 넓어질 것이며 동시에 미국의 연구결과를 수용하는 큰 방향을 결정하는데에도 일조가 되리라고 생각된다.
GPS 위성은 세슘과 루비듐으로 이루어진 원자시계가 3~4개 탑재되어 있으며 NANU 정보를 통해 현재와 과거에 사용했었던 원자시계의 종류를 파악할 수 있다. 이 연구에서는 2001년부터 2009년까지의 SP3 파일에서 각 PRN에 대한 위성시계오차를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 대체적으로 세슘시계는 직선형태, 루비듐시계는 곡선형태의 특성을 보였으나 일정한 경향은 나타나지 않았다. 또한 일주일간의 CLK 파일에서 위성시계오차를 추출하여 각 PRN별로 1차식과 2차식으로 접합하고 그 결과를 비교하였다. 세슘시계의 경우 2차식보다 1차식이 추출 데이터와 유사하였으며 루비듐시계의 경우 2차식이 추출 데이터와 유사하였고 특정 PRN은 다차항 형태의 특성을 보였다. 그리고 Modified Allan Deviation 방법을 이용하여 2007년과 2010년의 GPS 위성을 Block별, 원자 시계별로 분석하였다. 그결과 GPS 위성은 Block별, 원자시계별로 서로 다른 특성이 보였으며 Block 또는 원자시계가 변경되면 그 특성도 변경되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시계열 자료 분석을 위한 마이크로 컴퓨터용 통계패키지인 TIMESLAB을 소개하였다. TIMESALB은 종래의 통계 분석용 패키지인 SPSS, SAS, TSP 들이 대형 컴퓨터 시스템에 맞도록 설계되어 있어 PC에 서 활용하기에는 많은 디스크 용량을 필요로 하는 등의 문제점을 모두 극복 한 PC용 시계열 자료 분석 프로그램이다. TIMESLAB은 대화용으로 설계되 어 있고 아주 적은 하드 디스크 용량만 가지고서도 쉽게 접근이 가능한 편 리한 시스템의 그 구성, 활용 및 명령어들을 제시하였고, 예제 프로그램과 그 결과를 제시하였다.
수면비행선박의 지위가 국제해사기구(IMO)에서 선박으로 분류하는 것으로 결론지은 이후, 국내외적으로는 몇몇 규칙과 권고 사항들이 개정 및 승인되었다. 하지만 정작 수면비행선박의 종류 및 운항특성을 고려한 항법에 관해서는 규정이 미비하고, 수면비행선박간 항법에 관련해서는 규정이 되어 있지 않다. 이러한 상황에서, 현행 법령상에 다른 선박들과 수면비행선박간의 책임 관계를 명확히 하기 위하여 서로 시계에 항법상의 수면비행선박 관련 규정을 모든 시계로의 항법상으로 이동할 것과 수면비행선박간 안전통항을 확보하기 위하여 타입 'B'와 'C'의 수면비행선박이 타입 'A'의 수면비행선박을 피항해야 한다는 규정이 신설되어야 한다고 판단된다.
인간은 시계를 발명하여 스스로를 24시간 안에 묶어 놓았다. 일과표에는 항상 "몇 시 몇 분" 이런 식으로 정해진 시간에 해야 할 일을 적어 놓았다. 시계를 이용해서 인간은 주어진 시간을 효율적으로 활용하는 방법을 배웠다 그렇다면 공간 세계에서의 인간은 어떠한가\ulcorner 예전에는 서로가 모르는 장소에서 약속을 정할 때, 지도책을 찾거나 업소의 전단지에 표시된 약도를 Fax로 보내어 장소를 알렸다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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