• 자원환경지질
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• 제50권4호
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• pp.267-276
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• 2017

전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.991-998
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• 2009

본 논문은 주가지수선물거래 등에서 유용한 역할을 하는 시계열 데이터의 방향성 예측 문제를 다룬다. 여기서 시계열의 방향성 예측이란 시계열 값의 상승 혹은 하락을 예측하는 문제를 뜻한다. 방향성 예측을 위해 본 연구에서는 시계열 요소분해모형과 자기회귀 누적 이동평균 과정 모형을 고려한다. 특히 방향성 예측의 주된 통계량으로서 모형 외 편차와 모형 내 편차를 고려하며 모형 내 편차가 좀 더 유용함을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.29-37
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• 1996

계절성을 갖는 승법 계절 혼합 시계열 모형들의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정 통계량을 구하고 그 극한 분포가 ${\chi}^2$-분포함을 보였으며 시뮬레이션 연구를 통하여 뒷받침하였다. 도시 규모가 비슷한 우리나라 지역별 평균 온도자료를 가지고 이 동질성 검정을 수행하여 시계열을 지역별로 모형화하여 예측한 것과 동질성이 있는 것을 묶고 모형화하여 예측한 것에 대한 예측 오차를 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.631-638
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• 2002

시계열의 예측은 통상 추계학적 모형에 의해 수행하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 퍼지 개념을 이용한 퍼지 시계열 모형에 의해 강수량 예측을 수행하였다. 기존에 제안된 퍼지 시계열 모형을 이용하여 예측을 수행하고, 예측 능력을 향상시키기 위하여 퍼지 시계열과 뉴로-퍼지 시스템을 연계한 새로운 방법론을 제안하여 상호 비교ㆍ분석하였다. 이를 위하여 미국 일리노이주의 강수량 시계열 예측에 적용하였으며, 예측 결과, 기존의 모형보다 본 연구에서 제안한 방법론의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.

• 시큐리티연구
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• 제30호
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• pp.139-169
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• 2012

본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.139-156
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• 1992

최근에 시계열에서의 이상치 발견을 위한 여러 가지 반복적인 방법들이 소개되었으나 이들 대부분은 시계열의 기저모형이 알려져 있거나 식별될 수 있다는 가정하에서 개발되었다. 그 렇지만 실제로 이상치들이 모형식별을 왜곡 시키거나 심지어는 불가능하게 만드는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 시계열 관측치 사이의 거리에 근거한 새로운 척도를 이용 한 이상치 탐색 방법을 제시하였다. 특히 이방법은 이상치를 발견하는데 시계열 모형에 의 존하지 않는다. 제안된 통계량에 대한 여러 가지 성질을 밝혔으며 이상치의 형태를 구별하 기 위해 전이함수모형을 이용하였다. 그밖에 이상치를 포함하고 있는 시계열의 모형을 구축 하기 위한 반복적인 절차를 제안했다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.21-32
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• 2023

한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.297-309
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• 2024

본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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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.