본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.
기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.
프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.
온라인 쇼핑의 대중화로 인해 많은 의류 상품이 온라인 쇼핑을 통해 소비된다. 의류 상품은 다른 상품과 달리 판매량이 일정하지 않고 날씨의 변화에 따라 판매량이 변화하는 특징이 있다. 따라서 의류 상품의 머신 러닝을 적용한 효율적인 재고 관리 시스템에 대한 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 의류 업체 'A'로부터 실제 의류 상품 판매량 데이터를 수집하고 판매량 데이터와 같은 시계열 데이터의 예측에 많이 활용되는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 Bidirectional-LSTM(Bi-LSTM)의 학습에 사용하여 LSTM과 Bi-LSTM의 판매량 예측 효율을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 LSTM 기술 대비 Bi-LSTM은 시뮬레이션 시간은 더 많이 소요되지만 의류 상품 판매량 데이터와 같은 비주기성 시계열 데이터의 예측 정확도가 동일하다는 것을 확인하였다.
도서 정보 양이 급증하면서 사용자 성향과 선호도에 맞는 정보를 추천해주는 서비스의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 관련하여 도서를 추천해주는 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있다. 독자에게 성향과 선호도에 맞는 추천을 해주기 위해서는 사용자, 도서, 저자 등을 대상으로 하는 분석이 필요하며, 분석된 정보를 사용자에게 직관적으로 제공해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 저자에 대한 도서 정보를 시계열적으로 분석하고, 분석된 결과를 사용자에게 직관적으로 제공하는 시각화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 저자의 도서를 시계열 방식으로 분석하고, 이를 시간 시각화와 레이더차트를 사용하여 도서정보를 제공한다. 또한 시간 시각화와 레이더 차트를 통해 두 저자의 도서 일대기와 분류의 변화를 직관적으로 확인할 수 있다.
우리나라의 경우 시계열적인 토지 이용의 변화특성에 대한 경향 및 유형의 분석과 예측에 관련한 연구는 그 중요성에도 불구하고 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울시 강남구의 구축한 시계열 데이터를 바탕으로 가로체계와 토지이용 자료를 사용하여 강남구 공간구조의 시계열 공간구조변화의 패턴분석을 목적으로 한다. 또한 토지이용 변화과정을 함께 비교분석한다. 강남구는 70년대 초부터 개발로 인해 많이 변화해온 지역이다. 이를 고려하여 60,70,80,90년의 시계열별 공간구문론을 도입하여 축선도(Axial map)를 통해 정량적 분석을 한다. 향후 도로의 접근성 측면에서의 토지이용변화 예측모델 방법론과 연계가 이루어진다면 공간변화를 효과적으로 추정할 수 있을 것이라 기대한다.
안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.
음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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