• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1178-1182
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• 2004

시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.269-271
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• 2022

이 연구는 상선 해기사 인력의 수요를 단순평균법과 추세분석 및 시계열분석을 통혜 예측하고, 예측치와 실적치들을 비교하여 수요 예측방법들의 예측 정확도를 평가하였으며, 마이코프 분석을 활용하여 직급별로 인력구성의 변화요인을 고려하여 공급을 예측하고 인력부족을 진단하였다. 그리고 자율운항선 도입과 현실적인 공급확대 방안 실행이 부족인력 감소에 미치는 영향을 분석하여 해기사 인력 수급 대책의 타당성과 효과를 평가하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.163-171
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• 2009

Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and nonlinear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.09a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.671-673
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• 2016

기술의 발전에 따라 소형 디바이스에서도 데이터를 수집하고 전송하는 것이 가능해졌다. 따라서 최근 IoT와 헬스케어가 부각되고 있으며 여기서 발생한 데이터에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 헬스케어 장비에 내장된 심전도 센서를 이용하여 시계열 데이터를 수집할 수 있고, 여기서 수집한 데이터는 부정맥 등의 심장질환 진단의 중요한 지표로서 사용될 수 있다. 시계열 데이터는 시계열 분석 방법을 사용하여 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류할 수 있지만, 대량의 시계열 분석 방법은 수행시간이 많이 소요되기 때문에 이를 단축 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터 분석 기법 중 하나인 Shapelet을 사용하여 심전도 데이터의 패턴을 정상 및 비정상으로 분류하였고, 병렬처리 기법을 적용하여 수행시간을 단축하였다. 실험 결과, 각각의 심전도 데이터는 87%의 정확도로 분류되었고, Shapelets을 탐색하는 구간의 병렬처리를 통하여 수행 시간이 약 60%로 감소하였음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.21-32
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• 2023

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.287-287
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• 2020

2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.4
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• pp.685-694
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• 2009

The idea of this paper is to get the time series data from the number of student on the elementary, meddle and high-school for the forecasting of the numbers of student. Tow models, model A and model B, of time series data are obtained. The Holt-Winters additive methods are used for the forecasting of the numbers of student with the model A and model B until 2019 year. As the result, the abilities of forecasting on model A and B are better than those of the Korean education statistical system 2007.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1990.04a
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• pp.11-21
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• 1990

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.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.9
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• pp.357-362
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• 2012

We have compared and predicted for non-linear time series data which are real data having different variences using GRCA(1) model and neural network method. In particular, using Korea Composite Stock Price Index rate, mean square errors of prediction are obtained in genaralized random coefficient autoregressive model and neural network method. Neural network method prove to be better in short-term forecasting, however GRCA(1) model perform well in long-term forecasting.