• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.539-540
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• 2022

본 논문에서는 정확한 장기 시계열 예측을 위해 시계열 데이터의 다양한 스케일 (시간 규모)에서 표현을 학습하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시계열의 다중 스케일 특징을 추출하고, 이를 트랜스포머에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 스케일 정규화 과정을 통해 시계열의 전역적 및 지역적인 시간 정보를 효율적으로 융합하여 종속성을 학습한다. 3 가지의 다변량 시계열 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.277-286
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• 2002

양자역학 섭동이론과 유전자프로그래밍(GP) 기법을 접목시킴으로써 실세계(Real-world)에서 발생하는 카오스 시계열에 대하여 수학모델을 구축, 예측하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 시계열 분석과 양자역학 파동방정식의 해를 구하는 섭동이론과의 절차적 유사성을 논하고, 이것을 GP로 구현하는 전형적 접근방안을 제시한다. 함수집합(Function Set)으로서 직교함수(Orthogonal Functions)를 이용하고 병렬 집단을 사용하는 GP를 이용하여 원 시계열에 대한 초기 수학모델을 구하고, 원 시계열 데이터로부터 모델의 평가값을 뺀 나머지로 구성되는 잔여 시계열에 대하여 다시 GP를 적용하는 과정을 일정한 종료조건이 충족될 때가지 반복함으로써 실세계 카오스 시계열에 대한 정확성 높은 수학모델을 구축하는데 성공하였다. 타 방법론과의 비교와 향후 해결과제에 대하여도 소개한다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.137-143
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• 2010

본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.509-512
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• 2021

최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망을 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.105-111
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• 2015

현재 국내에서 제작되고 있는 2차원 지도는 제작 시점의 최신 정보만을 포함하고, 과거의 이력은 포함하지 않기 때문에 지형지물의 변화이력을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 시간의 경과에 따른 지형지물의 변화이력을 구축 관리할 수 있는 시계열 공간 데이터 모델을 개발하였으며 경기도 광교지구를 대상으로 시범 구축을 수행함으로써 개발된 모델의 적합성을 평가하였다. 또한 다년간 동일 지역을 대상으로 주기적으로 갱신된 지도를 이용한 시계열지도 데이터베이스를 제작 절차를 정립함으로써 다년간 제작된 국가기본도를 이용한 전국 범위의 시계열 변화 지도 구현 방법을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.145-152
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• 2010

본 연구에서는 시계열 자료를 베이지안 정보기준을 통해 클러스터링 한다. 보다 안정적인 클러스터를 생산하기 위해 다중 중심점을 모델링한 후 이를 이용하여 클러스터를 생성시킨다. 대상 시계열 자료에 대해 예측할 경우 클러스터에 속한 시계열 자료 중 가장 유사한 시계열 자료를 선택하여 모델링한다. 모델로부터 마코프 규칙을 유도해 내고 이 규칙을 이용해 예측정확도를 측정한다. 시계열 자료를 단독으로 모델링한 후 예측한 결과보다 클러스터에 속한 유사시계열 모델링을 통한 예측정확도가 좀 더 높았음을 확인하였다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2006년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.72-76
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• 2006

본 연구에서는 웨이브릿과 신경망을 결합하여 플라즈마 고장을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 본 기법은 플라즈마 증착장비에 의해 수집된 18 개의 센서정보에 적용하여 평가하였다. 이산치 웨이브릿(Discrete Wavelet Transformation)은 장비에서 수집된 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 시계열 모델의 성능은 과거와 미래정보의 함수로 평가하였다. 수집된 18 개의 센서정보에 대한 모델성능 비교를 위해 표준화된 성능평가지표가 적용되었다. 평가결과, 본 기법에 의해 개발된 시계열 모델은 대략 4% 정도의 예측에러를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.347-348
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.11-13
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• 2021

본 논문에서는 시계열 데이터 분류를 통한 음성 감정 인식을 제안한다. mel-spectrogram을 사용하여 음성파일에서 특징을 뽑아내 다변수 시계열 데이터로 변환한다. 이를 Conv1D, GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습시킨다. 위의 딥러닝 모델에 음성 감정 인식 데이터 세트인 TESS, SAVEE, RAVDESS, EmoDB에 적용하여 각각의 데이터 세트에서 기존의 모델 보다 높은 정확도의 음성 감정 분류 결과를 얻을 수 있었다. 정확도는 99.60%, 99.32%, 97.28%, 99.86%를 얻었다.