• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.337-339
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• 1999

최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.95-118
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• 2003

한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.493-496
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• 2006

본 논문에서는 원자 시계를 이용한 위성 시계 감시 기법을 제안하고 실시간으로 구현하였다. GPS 수신기 측정치에는 궤도 오차, 이온층 지연, 대류층 지연, 다중경로, 수신기 시계 오차들이 포함되어 있어 감시국에서는 위성 시계 오차가 이러한 오차보다 커지기 전에는 검출하기가 어렵다. 따라서 천천히 변화하는 위성시계 오차를 검출하는데 긴 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 원자시계를 이용하여 수신기 시계오차를 최소화하고, 이중 주파수 측정치를 이용하여 전리층 지연을 제거하는 등 위성 시계 오차 외의 나머지 오차 성분들을 효과적으로 제거하고 남은 오차의 특성으로부터 위성시계의 이상을 감시하는 방법을 제안하였다. 제안한 기법은 윈도우 기반 GUI형태의 소프트웨어로 구현하였고, 원자시계로부터 시각을 제공받는 GPS 수신기로 실시간으로 데이터를 수신하여 그 타당성을 확인하였다. 수신기에 원자시계를 이용함으로써 이상판별을 위한 임계치를 낮출 수 있어 천천히 변화하는 이상을 빨리 검출할 수 있어 이를 일반 사용자가 방송함으로써 사용자의 안전성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2573-2575
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• 2005

본 논문에서는 원자 시계를 이용한 위성 시계 고장 판단 기법을 제안한다. GPS 측정치 중 위성 시계 오차 성분을 제외한 위성 궤도 오차, 이온층 지연 오차, 대류층 지연 오차, 수신기 시계 오차를 제거하여 위성 시계 오차에 의한 영향만을 검사하도록 한다. 특히 TCXO와 같은 일반적인 수신기 시계를 사용할 경우 정확한 수신기 시계 오차 크기를 추정하기 어렵기 때문에 원자 시계와 같은 정밀 신호 발생기를 이용하여 수신기 시계 오차에 의한 영향을 제거하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 실제 위성 시계에 이상이 발생 했을 때 수집한 데이터를 이용한 실험을 통하여 검증하도록 한다.

• 발명특허
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• v.13 no.6 s.148
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• pp.26-27
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• 1988

당사는 1937년 당시 판부시계점공장정공사의 손목시계 및 회중시계제조부문에서 분리$\cdot$독립하여 제2정공사로서 발족하였다. 이후 1970년대 전반까지의 40년간은 기계식시계를 주로 만들어 왔지만, 그동안은 쉽게 타사가 따라올 수 없는 독특한 세밀기술을 보유하여 국내에서는 소수의 시계메이커의 일원으로서 독점상태를 유지할 수 있었다. 1960년대 전반 외국의 기술을 앞지르기 위해서도 특허관리에 힘을 기울이기 시작해 특허계가 탄생했지만 기계식시계의 기술을 크게 올리 수는 없었다. 기계식시계에서 전자식 시계로 전환하여 그것과 서로 전후해서 다른 분야로의 진출을 추진해 전자업계로서 본격적인 기술경쟁의 시계에 참여해 특허정보관리의 중요성을 약 10년전서부터 인식해 오고 있다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.22.4-22.4
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• 2011

위성항법시스템에서 위성 신호의 이상 발생 시 신속하게 위성시계의 고장 유무를 판단할 수 있도록 실시간 위성 시계 이상감지 시스템을 구축하였다. 위성 시계는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로서 고장이나 이상 발생 시 측정치에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다. 특정 위성 시계에 고장이나 이상이 발생한 경우 사용자들이 해당 위성의 측정치를 사용하지 않도록 가능한 빨리 이를 감지하고 공지할 수 있어야 한다. 현재 GPS의 경우 시스템 자체만으로는 위성 상태 정보가 적절한 시간 내에 제공되지 못하므로, 사용자가 직접 위성 신호의 사용 유무를 판단할 수 있는 위성 상태 감시 기능이 필요하다. 이 논문에서는 위성 시계 이상 발생 시 이를 실시간으로 감지할 수 있도록 한국항공우주연구에서 구축한 실시간 위성 시계 이상 감지 시스템에 대해 소개하고자 한다. 시스템 구현을 위해 적용한 방법은 크게 세 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째, 실시간으로 수신한 GPS 이중 주파수 측정치로부터 반송파 스무딩 필터를 적용하여 위성 시계 바이어스를 추정한다. 두 번째, 위성 위치 및 시계 정보의 실시간 적용을 위해 항법력보다 성능이 뛰어난 IGS Ultra-rapid 예측 정보를 활용한다. 마지막으로 위성시계 바이어스 추정치와 예측치를 비교하여 시계 이상 유무를 판별한다. 실제 위성 시계 이상이 발생한 위성의 측정치를 적용하여 시스템에 대한 검증시험을 수행하였고, 10 나노 초 수준의 위성 시계도약 현상이 발생한 위성의 감지를 통해 시스템의 성능을 확인하였다. 이는 항공항법분야와 같이 고성능의 위치 정보를 요구하는 응용분야에 신뢰성 있는 위성 정보 제공을 위해 활용될 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.159-185
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• 2002

한 시계열이 비정상적과정에 의해 생성될 때 이 시계열의 정상성을 확보하기 위하여 시계열의 차분을 수행한다. 이 시계열에 I(1)을 적용하여도 정상적과정이 되지 못하는 경우가 존재하고 있다. 그러면 이 시계열은 과도한 차분과정을 거치게 된다. 따라서 차분모수 d는 0

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.36.1-36.1
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• 2010

GNSS(Global Navigation Satellite System)의 하나인 GPS(Global Positioning System)를 이용한 정밀 측위에 있어서 위성의 시계오차는 측위 정확도에 매우 큰 영향을 미친다. GPS위성에는 세슘(Cs)과 루비듐(Rb)으로 이루어진 4개의 원자시계가 탑재되어있으며 현재 사용하고 있는 원자시계의 종류는 NANU(GPS Notice Advisory to Navster Users) 정보를 통해 알 수 있다. 이 연구에서는 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 sp3 파일과 clk 파일을 이용하여 위성시계 특성을 분석하였다. 2000년부터 2009년까지의 sp3 파일에서 각 PRN에 대한 위성시계오차 값을 추출하여 그래프로 분석하였다. 그 결과 대부분의 세슘시계는 직선형태, 루비듐시계는 곡선형태의 특성을 보였으나 일정한 경향은 나타나지 않음을 알 수 있었다. 또한 3주간의 clk 파일에서 위성시계오차 값을 추출하여 각 PRN별로 1차식과 2차식으로 접합(fitting)하고 그 결과를 비교하였다. 세슘시계의 위성시계오차 값의 경우 2차식보다 1차식이 추출 데이터와 일치함을 알 수 있었으며 세슘시계의 위성시계오차 값은 직선형태의 특성을 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 그리고 Modified Allan Deviation(MADEV) 방법을 적용하여 분석한 결과 GPS 위성의 block 별로 서로 다른 특성이 보임을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.457-471
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• 2023

The monthly series is an aggregation of daily values. In the absence of observable daily data, calendar effects such as trading day and holidays are estimated using a RegARIMA model. However, if the daily series were observable, these calendar effects could be estimated directly from the daily series, potentially improving the seasonal adjustment of the monthly time series. In this paper, we propose a method to improve the seasonal adjustment of monthly time series by using calendar variation estimation based on daily time series. We apply this seasonal adjustment method to three monthly time series and compare our results with those obtained using X-13ARIMA-SEATS.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.97-106
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• 2010

Various time series representation methods have been suggested in order to process time series data efficiently and effectively. SAX is the representative time series representation method combining segmentation and discretization techniques, which has been successfully applied to the time series classification task. But SAX requires a large number of segments in order to represent the meaningful dynamic patterns of time series accurately, since it loss the dynamic property of time series in the course of smoothing the movement of time series. Therefore, this paper suggests a new time series representation method that combines PIPs detection and Persist discretization techniques. The suggested method represents the dynamic movement of high-diemensional time series in a lower dimensional space by detecting PIPs indicating the important inflection points of time series. And it determines the optimal discretizaton ranges by applying self-transition and marginal probabilities distributions to KL divergence measure. It minimizes the information loss in process of the dimensionality reduction. The suggested method enhances the performance of time series classification task by minimizing the information loss in the course of dimensionality reduction.