• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1137-1141
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• 2008

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 토양수분을 연속측정한 결과를 분석하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 위치에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 10cm 깊이에서 수집하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응하고, 이를 실제 측정한 데이터에 의해서 분석한 결과와 비교해 보았다. 전이 함수 모형은 강우 데이터를 입력변수로 하고 토양수분 시계열 데이터를 반응 변수로 하여 전개하였고, 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적합한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 토양수분의 깊이별 변화와 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타남을 알 수 있는데, 봄의 토양수분의 분포는 가을의 토양수분에 비하여 큰 변동성과 고차항의 반응양상을 보인다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.23 no.2
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• pp.105-111
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• 2015

Domestic 2D maps includes only most up-to-date information at the time of production without historical information. Therefore, it is hard to identify the change history of real world objects. In this research, Spatio-temporal model for 2D map were developed and it's compatibility was verified through the pilot project conducted on the Gwanggyo area of Gyeonggi province. Also, the procedure to generate 2D spatio-temporal database using maps made periodically on the same target area was introduced for showing the possibility of realizing nation wide spatio-temporal 2D map using the national base map updated periodically.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.885-893
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• 2015

It is important to improve the forecasting accuracy of one-year-ahead seasonal factors in order to produce seasonally adjusted series of the following year. In this paper, seasonal factors of 8 monthly Korean economic time series are examined and forecast based on the functional principal component regression. One-year-ahead forecasts of seasonal factors from the functional principal component regression are compared with other forecasting methods based on mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). Forecasting seasonal factors via the functional principal component regression performs better than other comparable methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.7 no.1
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• pp.1-47
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• 2001

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.4
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• pp.517-530
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• 2008

In this paper we introduce a time series model using the triangle fuzzy numbers in order to construct a statistical relation for the data which is a sequence of observations which are ordered in time. To estimate the proposed fuzzy model we split of a universal set includes all observation into closed intervals and determine a number and length of the closed interval by the frequency of events belong to the interval. Also we forecast the data by using a difference between observations when the fuzzified numbers equal at successive times. To investigate the efficiency of the proposed model we compare the ordinal and the fuzzy time series model using examples.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1007-1012
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• 2008

유역통합수자원관리의 시작은 기상예측정보의 제공으로부터 시작된다. 하지만, 기상예측정보는 단기, 중기, 장기로 구분되며, 제공되는 정보가 수자원 운영에 필요한 정보와 시간적으로나 공간적으로 차이가 나며, 가공에 많은 전문가들의 노력이 필요하여 실무에서의 적용에 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하고 용이하게 수자원 운영자에게 필요한 기상정보를 적절한 형태의 가공을 통하여 자동적으로 제공해 주는데 그 목적이 있다. 이러한 시스템의 구축을 통해 향후 수자원 운영에 있어 필수적인 의사결정 정보를 제공해 주어 수자원의 이용효율을 높이고자 한다. 구축된 시스템은 금강 유역에 대해 소유역단위로 장기 유출의 입력자료인 일단위 예측 강수를 30일간 제공하도록 시스템을 구축하였다. 단기(1일$\sim$2일)에는 RDAPS의 모의 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 예측 강수를 제공한다. 1일에 두 번 모의되는 RDAPS의 결과를 일단위로 제공하기 위해 여러 가지 case별 분석을 실시하여 가장 적합한 기법을 이용하여 일단위 시계열을 구축하는 시스템을 설계하였다. 중기(3일$\sim$10일)에는 GDAPS 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 유역단위 시계열을 구축한 뒤 과거 자료를 이용한 연 평균 자료를 이용하여 가중치를 곱하여 시계열을 구축하였다. 장기(11일$\sim$30일) 시계열의 구축을 위해서는 단기 및 중기 예측 시계열을 이용하여 과거 시계열 자료와의 통계적 비교 분석을 이용하여 유사 시계열을 추출한 후 과거 자료에 대한 평균값과 기상 전망을 이용하여 가중치를 부여하는 방법 등을 이용하여 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 한국수자원공사에서 운영 중인 RRFS모형의 입력 자료를 자동 생성할 수 있는 기능을 제공하도록 설계되었다. 이러한 시스템의 구축을 통해 기상정보를 다루는데 익숙하지 않은 수자원 운영자들에게 비교적 용이하게 유역단위 기상예측 정보를 추출하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.