• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.25-27
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• 2006

본 논문에서는 시계열 마이크로어레이데이터 마이닝을 위한 전처리 작업으로 시계열 마이크로어레이 데이터에 특징 추출 방법 및 상관관계 분석을 이용하여 분화 과정에 대해 분별력 있는 유전자들을 선정하기 위한 방법을 제안하고, 줄기세포가 신경세포로 분화하는 과정에서 특이적으로 발현되는 유전자들을 찾기 위한 시계열 마이크로어레이 데이터 분석 과정을 하나의 예로 제시한다. 분석 결과, 제안한 방법이 분화 특이적으로 발현되는 분별력 있는 유전자들, 분화 과정에서 공통적으로 발현되는 유전자들, 그리고 경계선에 존재하는 유전자들을 통해서 줄기세포 신경분화의 특징들을 규명하는데 매우 유용함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.733-736
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• 2007

최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.109-112
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• 2005

배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2983-2985
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• 2000

이 논문의 목적은 시계열 예측 엔진의 개발과 그 엔진을 Application S/W로 구현하는 것이다 시계열 예측 엔진은 과거의 데이터를 분석하여 예측을 위한 식의 차수와 형태를 결정하고 이를 바탕으로 파라미터를 결정한 후 미래의 간을 예측하는 3가지 단계를 거친다. 석기에 쓰이는 기법들은 여러 가지가 있는데 본 논문에서는 ARMA(Auto Regressive Moving Average)를 기본으로 분석하였다 Application S/W는. 개발된 예측 엔진에서 분석될 과거 데이터를 입력받아 예측 엔진 구동에 사용되고 그 결과를 그래프로 나타내는 일련의 과정을 거친다. Application S/W 개발의 많은 Programming Language가 존재하지만 본 논문에서는 Visual C누 +을 사용하였다. 또한 이 논문에선, 특정 교차로를 통과하는 교통량 변화에 대한 데이터를 이용하여 예측을 수행하고. 그 결과를 Application S/W에 적용시켰다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.768-771
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• 2021

시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.245-247
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• 2023

블록체인 분석 플랫폼은 블록체인에 저장된 데이터 기반의 다양한 산업분야 활용성 증대를 위하여 분산 블록체인 기반 대규모/대용량 데이터에 대한 고속 분석을 통하여 신뢰성이 보장되는 보안과 신뢰 기반의 데이터 서비스를 제공하기 위한 분석 플랫폼이다. 본 논문에서는 블록체인 분석 플랫폼에서 제공하는 데이터 분석 중 시계열 데이터에 대한 고성능의 분석을 제공하기 위한 시계열 데이터 인덱스의 설계와 구현에 대하여 기술한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.39-47
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• 2024

시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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• pp.241-245
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• 2011

엔진 시험과정에서 데이터는 시계열 형태로 수집된다. 보통 그러한 시계열들의 섭동보다는 시간평균에 더 관심을 가진다. 본 논문에서는 공기 흡입식 엔진의 시험에서 측정된 압력과 유량 데이터의 섭동에 시계열의 복잡성의 척도로 제안된 개념인 multiscale sample entropy라는 분석법을 적용해본다. 분석 결과, 서로 다른 물리량은 각각의 시간척도에서 다른 복잡성을 가진다는 것을 보였고, 이를 잘 이용하면 엔진 시험의 성패 여부를 즉각적으로 알려주는 도구를 만들 수 있을 것이다.