• 제목/요약/키워드: 시계열 모델링

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플라즈마 장비 센서정보의 Auto/Cross-Correlated 시계열 모델링 (Auto/Cross-Correlated Time Series Modeling of Plasma Equipment Sensor Information)

  • 김기태;김병환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.99-101
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    • 2006
  • Auto-Cross Correlated time series (ACTS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ACTS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 3%. By integrating ACTS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

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플라즈마 증착 장비 센서 정보의 신경망 시계열 모델링 (Neural Network Time Series Modeling of Sensor Information of Plasma Deposition Equipment)

  • 김유석;김병환;권기청;한정훈;손종원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.102-104
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    • 2006
  • Auto-Correlated time series (ATS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ATS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 4%. By integrating ATS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

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채터로브 계산을 위한 고유모우드 분석법 (Natural Mode Analysis for Chatter Lobe Estimation)

  • 윤문철;조현덕;이응숙
    • 한국기계가공학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.60-66
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    • 2003
  • For the estimation of chatter lobe boundary it is very important to calculate the natural mode of cutting process. There are many time series algorithms for getting the natural mode of structural endmilling dynamics considering the cutting process. In this study, we have compared several time series methods such as AR algorithm, ARX, ARMAX, ARMA, Box Jenkins, Output Error, Recursive ARX, Recursive ARMAX considering the sampling frequency. As a results, the ARX, ARMAX and IV 4 are more desirable algorithms for the calculation of modal parameters such as natural frequency and damping ratio In endmilling operation. Also these algorithms may be adopted for the natural mode estimation of endmilling operation for chatter lobe prediction.

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주변 도로의 교통량 Pattern을 학습 및 적용한 버스도착시간 예측 (Predict a bus arrival time from traffic volume of surrounding roads)

  • 유종빈;이찬근;강현철;박호현
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.672-675
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    • 2009
  • BMS(Bus Management System)의 핵심인 버스도착예정시간을 산출하는 데 있어서 기존 대부분의 도시에서는 시계열 모형의 이동평균법, 칼만필터링 등으로 버스도착예정시간을 예측하고 있으나 이는 급격한 통행량의 변화 또는 급작스러운 사고, 신호체계 등에 적응 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 주변 도로의 통행량에 따른 버스의 정류장 도착시간을 예측하는 방법을 제안 한다. 주변 도로의 통행량과 실제 버스의 통행시간을 실측하여 기록, 학습하고 모델링하여 미래의 버스의 운행시간을 예측하는 방법이다. 또, 이동평균법에 의한 버스도착시간 예측결과와 본 논문에서 제안하는 결과와 비교, 분석하였다.

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기술 용어의 용어지배값을 이용한 활용주기 모델링 방법 (A Utility Cycle Modeling Method for Technological Terms Based on Term Dominance Value)

  • 황미녕;조민희;황명권;정도헌;성원경
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.139-141
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    • 2011
  • 용어는 기술(technology)을 직 간접적으로 표현하고, 기술의 발전 동향에 따라 용어의 사용 패턴 또한 변한다. 즉, 시계열을 포함하는 대용량 문서 집합의 분석을 통해 기술 용어의 생성, 성장, 쇠퇴, 소멸 등의 활용주기 파악이 가능하다. 본 논문은 기술용어의 활용주기 모델 정의를 위한 초기 연구로, 정의 가능한 모델의 종류를 파악하고, 이에 대한 타당성 분석에 집중하도록 한다.

지능형 소프트웨어 로봇을 위한 행동학습구조 (Behavior Learning Architecture for Intelligent Software Robot)

  • 권우영;민현석;장국현;이상훈;서일홍
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2404-2406
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    • 2002
  • 기존의 로봇은 주로 예측 가능한 환경 하에서 동작해왔다. 그러나 로봇의 적용분야가 확대되면서 예측하기 힘든 복잡한 자극에 대해 반응하도록 요구되고 있다. 복잡한 자극은 동일시간에 여러 가지 자극이 존재하는 공간적 복잡성과, 각기 다른 시간에 자극이 연속적으로 배열된 시간적 복잡성을 가진다. 기존의 로봇은 복잡한 자극에 대한 대처능력이 취약하다. 이러한 환경에서 적응할 수 있도록 여러 방면의 연구가 진행되어 왔으며, 그 중에서 동물이 환경의 변화에 대처하는 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간적 복잡성을 가진 자극에 반응하고 이를 학습하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 시계열 학습구조를 제안한다. 또한 기본적인 행동선택 및 학습을 위해 동물의 행동선택을 모델링한 구조를 구현하였다.

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커플시스템의 파라메트릭 모델링 (Parametric Modelling of Coupled System)

  • 윤문철;김종도;김병탁
    • 한국기계가공학회지
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    • 제5권3호
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    • pp.43-50
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    • 2006
  • In this successive study, the analytical realization of coupled system was introduced using the times series identification and spectrum analysis, which was compared with conventional FFT spectrum. Also, the numerical responses of second order system, which is coupled, were solved using the numerical calculation of Runge-Kutta Gill method. After numerical analysis, the displacement, velocity and acceleration were acquired. Among them, the response of displacement was used for the analysis of time series spectrum. Among several time series, the ARMAX algorithm was proved to be appropriate for the spectrum analysis of the coupled system. Using the separated response of 1st and 2nd mode, the mode was calculated separately. And the responses of mixed modes were also analyzed for calculation of the mixed modes in the coupled system.

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언커플시스템의 파라메트릭 모델링 (Parametric Modelling of Uncoupled System)

  • 윤문철;김종도;김광희
    • 한국기계가공학회지
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    • 제5권3호
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    • pp.36-42
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    • 2006
  • The analytical realization of uncoupled system was introduced in this study using times series and its spectrum analysis. The ARMAX spectra of time series methods were compared with the conventional FFT spectrum. Also, the response of second order system uncoupled was solved using the Runge-Kutta Gill method. In this numerical analysis, the displacement, velocity and acceleration were calculated. The displacement response among them was used for the power spectrum analysis. The ARMAX algorithm in time series was proved to be appropriate for the mode estimation and spectrum analysis. Using the separate response of first and second mode, each modes were calculated separately and the response of mixed modes was also analyzed for the mode estimation using several time series methods.

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시계열 분석을 이용한 정상인의 보행 가속도 신호의 모델링 (Modeling of Normal Gait Acceleration Signal Using a Time Series Analysis Method)

  • 임예택;이경중;하은호;김한성
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제54권7호
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    • pp.462-467
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    • 2005
  • In this paper, we analyzed normal gait acceleration signal by time series analysis methods. Accelerations were measured during walking using a biaxial accelerometer. Acceleration data were acquired from normal subjects(23 men and one woman) walking on a level corridor of 20m in length with three different walking speeds. Acceleration signals were measured at a sampling frequency of 60Hz from a biaxial accelerometer mounted between L3 and L4 intervertebral area. Each step signal was analyzed using Box-Jenkins method. Most of the differenced normal step signals were modeled to AR(3) and the model didn't show difference for model's orders and coefficients with walking speed. But, tile model showed difference with acceleration signal direction - vertical and lateral. The above results suggested the proposed model could be applied to unit analysis.

하모닉 모형을 이용한 토지피복 분류 방법론 (Land cover Classification Method using Harmonic Modeling)

  • 정명희;이상훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.407-408
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    • 2019
  • 토지 피복과 관련된 지표면 파라미터는 일반적으로 지표에서 감지되어 위성영상에 나타난 많은 물리적 프로세스에 의존하며 계절적 주기성을 갖는 시간적 변화를 보인다. 하모닉 모형은 복잡한 파형을 정현파 성분의 합으로 표시함으로써 레벨, 주기, 진폭 및 위상 요소를 통한 변동을 분석함으로써 표면에서 관찰되는 계절적 변화 패턴을 모델링하는 데 적합한 모형이다. 본 연구에서는 MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 시계열 자료를 이용하여 하모닉 패턴의 특성에 따라 토지 피복을 분류하는 방법론을 제안하였다.

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