• 제목/요약/키워드: 시계열

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정상 시계열에서의 이상치 발견과 시계열 모형구축 (Outlier detection and time series modelling in the stationary time series)

  • 이종협;최기헌
    • 응용통계연구
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    • 제5권2호
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    • pp.139-156
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    • 1992
  • 최근에 시계열에서의 이상치 발견을 위한 여러 가지 반복적인 방법들이 소개되었으나 이들 대부분은 시계열의 기저모형이 알려져 있거나 식별될 수 있다는 가정하에서 개발되었다. 그 렇지만 실제로 이상치들이 모형식별을 왜곡 시키거나 심지어는 불가능하게 만드는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 시계열 관측치 사이의 거리에 근거한 새로운 척도를 이용 한 이상치 탐색 방법을 제시하였다. 특히 이방법은 이상치를 발견하는데 시계열 모형에 의 존하지 않는다. 제안된 통계량에 대한 여러 가지 성질을 밝혔으며 이상치의 형태를 구별하 기 위해 전이함수모형을 이용하였다. 그밖에 이상치를 포함하고 있는 시계열의 모형을 구축 하기 위한 반복적인 절차를 제안했다.

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수문 시계열 확장을 통한 장기 기후 변동성 분석 (Analysis of long-term climate variability by extending hydrologic time series)

  • 김태림;김한빈;정영훈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.308-308
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    • 2019
  • 지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

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시계열 모형을 이용한 범죄예측 사례연구 (A Case Study on Crime Prediction using Time Series Models)

  • 주일엽
    • 시큐리티연구
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    • 제30호
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    • pp.139-169
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    • 2012
  • 본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

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중선형 모형을 이용한 비선형 시계열 패널자료의 동질성검정에 대한 연구 (A Study on the Test of Homogeneity for Nonlinear Time Series Panel Data Using Bilinear Models)

  • 김인규
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권7호
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    • pp.261-266
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    • 2014
  • 시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 ${\chi}^2$ 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.

Time PLOT과 이동평균 융합 시계열 데이터 예측 (Forecasting the Time-Series Data Converged on Time PLOT and Moving Average)

  • 이준연
    • 한국융합학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.161-167
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    • 2015
  • 시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

진화 신경트리의 결합에 의한 시계열 예측 (Time Series Prediction by Combining Evolutionary Neural Trees)

  • 정제균;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.342-344
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    • 1999
  • 신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

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다양한 분포의 데이터를 이용한 시계열 패턴 인덱스의 성능 비교

  • 김영인
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 1998년도 공동추계학술대회 경제위기 극복을 위한 정보기술의 효율적 활용
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    • pp.791-805
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    • 1998
  • 음성데이타베이스 이미지 데이터베이스 등과 같은 응용에서 다차원 구조의 시계열 패턴을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이러한 인덱스구조로 시계열 패턴 인덱스(9)가 제안되었다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스가 실제 응용에 적용가능한가를 판단하기 위하여 , 다양한 분포의 대량 데이터를 이용한 실험을 통한 성능을 비교한다. 성능 실험결과 저장시의 성능은 균일 분포에서 좋은 성능을 나타냈다. 질의 처리시의 성능은 모든 분포에서 좋은 후보 선택의 결과를 나타냈다.

일차 비선형 시계열 패널자료의 확률계수 동질성 검정 (Homogeneity Test of Random Coefficient for the First Order Nonlinear Time Series Panel Data)

  • 김인규;황선영;이성덕
    • 응용통계연구
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    • 제13권1호
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    • pp.97-104
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    • 2000
  • 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.

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베이지안 진화 학습 알고리즘을 사용한 시계열 예측 (Times Series Prediction by Using Bayesian Evolutionary Algorithms)

  • 조동연;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.247-249
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    • 2000
  • 본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.

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변형된 입력을 이용한 퍼지 시계열 예측 방법 (A Fuzzy Time series Prediction method using modified inputs)

  • 이성록;김인택
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.99-104
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    • 1998
  • 본 논문은 효과적인 시계열 예측을 위한 새로운 퍼지 학습방법을 제안한다. 기존의 학습방법에서는 입력 데이터를 F(y(t),y(t-1),y(t-2)..)의 형태로 주어 예측을 수행했으나 본 논문에서 제안한 방법에서는 입력 데이터를 F(y(t)-y(t-1),y(t-1)-y(t-2)..)로 설정한다. 이것은 각 입력값의 차이를 새로운 입력으로 사용함으로써 유사한 시계열 분포를 좀더 능동적인 퍼지 규칙으로 만들기 때문에 Non-stationary한 데이터뿐만 아니라 기존의 시계열 데이터 예측방법 보다 나은 결과를 나타낸다. 알고리즘의 수행능력을 살펴보기 위해 Mackey-Glass time series와 Lorenz data를 사용하였다.

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