• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.2
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• pp.113-126
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• 2009

With high temporal resolution, four times receiving during a day, MODIS images from Terra and Aqua satellites provide several advantages for monitoring spacious land. Especially, diverse MODIS products related to land, atmosphere, and ocean have been provided with radiance MODIS images. The products such as surface reflectance, NDVI, cloud mask, aerosol etc. are based on theoretical algorithms developed in academic areas. Comparing with other change detection studies mainly using the vegetation index, this study investigated temporal surface reflectance of landcovers for five years from 2004 to 2008. The near infrared (NIR) reflectance in urbanized and burned areas showed considerable difference before and after events. The specific characteristics of surface reflectance temporal profiles are possibly useful for the detection of landcover changes and classification.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.44-51
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• 2008

Pattern matching and pattern searching in time series data have been active issues in a number of disciplines. This paper suggests a novel pattern matching technology which can be used in the field of stock market analysis as well as in forecasting stock market trend. First, we define conceptual patterns, and extract data forming each pattern from given time series, and then generate learning model using Hidden Markov Model. The results show that the context-based pattern matching makes the matching more accountable and the method would be effectively used in real world applications. This is because the pattern for new data sequence carries not only the matching itself but also a given context in which the data implies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.395-395
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• 2020

연안 지역의 침수 모의에 관한 국내 연구들은 간단한 월파량 공식 및 조위와 강우만을 결합하여 모의하였거나, 강우 없이 조위와 월파만을 고려하여 모의한 경우가 대부분이었다. 그렇지만 연안 지역의 침수는 강우와 (조위 포함) 월파가 시간에 따라 변하면서 발생하므로, 두 외력조건을 고려하는 침수 모의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 연안지역의 침수 분석 시 강우-유출 분석과 2차원 지표면 침수 해석이 가능한 XP-SWMM을 이용하여 강우와 월파의 시간 변화를 고려한 침수 모의 방법론을 제시하고자 한다. 우선 FLOW-3D 모형을 사용하여 연안 지역의 흐름 분석과 월파량 시계열을 산정하였고, XP-SWMM에 산정된 월파량 시계열을 입력하기 위해 해안가 지역에 절점을 생성하였다. 절점의 위치는 FLOW-3D 모형에서 월파량 시계열을 산정한 격자의 중심 위치이다. 월파량 시계열 산정 시 FLOW-3D 모형의 격자를 XP-SWMM에서 모두 고려하기에는 많은 시간이 소요되므로 3개의 격자를 묶어 하나의 절점으로 구현하였고, 3개의 격자에서 산정된 월파량 시계열의 합을 해당 절점에 반영하여 XP-SWMM으로 침수 모의를 진행하였다. 제시된 방법의 적절성을 검토하기 위해 강우와 월파가 동시에 발생한 태풍 차바 내습 시 부산에 위치한 마린시티에 적용하였다. 분석 결과, 한국국토정보공사에서 제공하는 침수흔적도와 모의 결과가 유사함을 확인하였다. 본 연구는 연안 지역의 침수 해석 시 XP-SWMM으로 강우와 함께 월파를 고려한 침수 모의 방법을 제시한 연구 사례로서 의의가 있다. 이는 XP-SWMM의 범용성과 호환성을 높이는 방법론이며, 실제 침수 현상과 가깝게 재현할 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.399-402
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• 2022

본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.197-202
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• 2022

IoT (Internet of Things) devices are being attacked by malware due to many security vulnerabilities, such as the use of weak IDs/passwords and unauthenticated firmware updates. However, due to the diversity of CPU architectures, it is difficult to set up a malware analysis environment and design features. In this paper, we design time series features using the byte sequence of executable files to represent independent features of CPU architectures, and analyze them using recurrent neural networks. The proposed feature is a fixed-length time series pattern extracted from the byte sequence by calculating partial entropy and applying linear interpolation. Temporary changes in the extracted feature are analyzed by RNN and LSTM. In the experiment, the IoT malware detection showed high performance, while low performance was analyzed in the malware family classification. When the entropy patterns for each malware family were compared visually, the Tsunami and Gafgyt families showed similar patterns, resulting in low performance. LSTM is more suitable than RNN for learning temporal changes in the proposed malware features.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1085-1095
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• 2023

Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2136-2140
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• 2008

Recently environmental and ecological river management have been held in high repute, therefore it needs to river restoration and management works considering topographical shape of river. This study estimated the change of topographical shape in Gab- and Yudeung-River using time-series aerial photos. Especially, we selected location points of river facilities as weir and bridge that were built and removed and the confluence of Gab- and Yudeung-River. And we investigated the change of time-series flux and flow-direction. Also, through the estimation of sediment by river flow together, it is possible to supply decision making data that is very important to instream flow and environmental and ecological river restoration in urban stream.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.4
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• pp.136-145
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• 1998

This paper describes the FFT and coefficient analysis of vibration signals for preventive diagnosis of a mold transformer at normal and abnormal state. Varying applied voltage, loading current and temperature as control variables for he experiment, measurement variables such as magnitude of vibration signals, frequency spectrum and time series coefficient were analyzed. The vibration signals by variation of control variables were measured by acceleration sensor adhered on the surface of winding and core, and measurement variables were calculated using dat acquisition system. After analyzing the normal state, the structural distortion was also simulated. The vibration signals at abnormal state were measured by the same control variables variation as the normal state. As a result, vibration signals between normal and abnormal state could be distinguished by comparison of the perpendicular and horizontal vibration signal.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1317-1320
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• 2002

네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.333-340
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• 2017

Since realtime search words are centered on the fact that the search growth rate of an issue is rapidly increasing in a short period of time, it is not possible to express an issue that maintains interest for a certain period of time. In order to overcome these limitations, this paper evaluates the daily and hourly persistence of the realtime words that belong to the top 10 for a certain period of time and extracts the search word that are constantly interested. Then, we present the method of using the time series analysis and the neural network to know how the interest of the upper search word changes, and show the result of forecasting the near future change through the actual example derived through the method. It can be seen that forecasting through time series analysis by date and artificial neural networks learning by time shows good results.