• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.1-9
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• 2016

원활한 용수공급과 정수장의 효율적이고 경제적인 설계 유지 관리를 위해서 한강수계에 위치하고 있는 두 광역정수장의 원수탁도와 수문자료간의 상관관계를 분석하였다. 광역정수장의 취수원인 댐의 유입유량, 방류량, 강우를 수문자료로서 활용하였으며, 상관관계 분석을 위해서는 상관분석과 주성분분석 기법을 이용하였다. 또한, 탁도변화를 예측할 수 있는 회귀식을 제안하여 탁도 변화 예측을 수행하였다. 충주정수장의 원수탁도는 충주댐의 방류량(0.708)과 와부정수장의 원수탁도는 팔당댐의 유입량(0.805)과 높은 상관성이 높은 것으로 확인되었다. 상관성이 높은 시계열자료를 이용하여 제안한 회귀식의 탁도 예측치는 상수도시설기준에서 제시하고 있는 원수탁도 산정방법을 이용한 경우와 유사한 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 장래의 원수탁도를 예측하여 추가적인 정수장 건설 및 기존 정수장의 효율적인 유지 관리를 위한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보관리연구
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• 제37권1호
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• pp.1-16
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• 2006

인터넷이 빠르게 확산됨에 따라서 기존의 통신 서비스 시장이 급격하게 변화하고 있어서 음성 중심의 통신 서비스에서 데이터 중심의 통신 서비스로 이행되고 있다. 이 과정에서 대표적인 정보 통신 서비스인 유선전화, 휴대전화, 인터넷 서비스는 서로 영향을 주고받으며 성장하고 있다. 본 연구는 유선전화, 휴대전화와 인터넷의 확산과정을 기술들의 상호관계를 고려하여 여러 국가의 사례를 통해서 분석해 보고자 한다. 이를 위해 1975년부터 2002년까지의 국가별 시계열 자료(time series data)를 이용하여 수정된 로지스틱 성장모형(modified logistic growth model)을 통해 통신 기술의 확산과정을 살펴본다. 이를 통해서 통신기술 간의 상호관계가 국가적으로 어떤 형태를 보이고 있는 지 확인할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구는 기존 통신 서비스의 확산과정을 토대로 신규 통신 서비스가 출현했을 때의 수요예측에 필요한 핵심적인 정보를 도출하며, 인프라 투자의 비중이 높은 네트워크 산업의 시장진출 전략에 함의를 제공할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.795-797
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• 2005

During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.269-278
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• 1997

저수지 운영의 기초가 되는 운영률은 대부분 과거기록 유입량중 최대 혹은 최소의 극한치 자료를 이용하거나 평균치 자료를 이용하여 도출하기 때문에 실제 운영에서 발생할 수 있는 불확실성에 대처한 기대편익 산정이나 운영방안 수립에는 적절히 이용할 수 없다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 운영률은 유입량을 포함하여 모든 운영변수를 이미 알고 있다는 확정론적 방법에 기초하고 있어 유입량의 불확실성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이를 개선할 수 있는 방법으로 추계학 분석기법에 의한 운영률을 개발할 수 있는데 이는 저수지 상태방정식의 구성요소인 유입량의 추계학적 특성을 시계열상에서 이산화된 천이확률로 처리하여 모형에 적용할 수 있다. 확정론적 방법에 의한 저수지 운영방안을 개선시키기 위하여 추계학적 방법에 의한 저수지 운영률을 개발하였다. 본 연구에서는 이와같은 방법론에 따른 양해 추계학적 동적계획기법을 이용하여 충주 저수지 시스템의 최적 운영 방안을 마련하였다. 개발된 운영률을 홍수기를 제외하고는 Lag-1 Markov 모형의 기본가정을 충실히 따르고 있어 저수지 운영률로의 이용이 가능하며, 운영단계의 유입량을 적절히 예측할 수 없는 현실에서 전단계의 유입량과 적용단계의 저류량만을 이용하는 저수지 운영률의 개발이 가능하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구에서는 한국프로야구 변천사를 야구 통계량들을 중심으로 살펴보았다. 분석방법으로는 1982년부터 2013년까지의 한국프로야구 데이터를 이용하여 야구 통계량들의 시계열 그래프와 상관계수를 이용하였다. 그 결과 유의수준 1%에서 연도와 유의한 양의 상관관계를 보인 통계량은 2루타, 타점, 4구, 삼진, 병살타, 사구, 출루율, OPS, 방어율, 폭투, WHIP이고, 유의한 음의 상관관계를 보인 통계량은 3루타, 도루자, 실책, 완투, 완봉, 보크였다. 상관계수가 유의한 야구통계량의 예측을 위해서는 Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 이용하였다. 결론적으로 세월의 흐름과 가장 상관이 큰 것은 완투 횟수의 감소이며, 그 다음으로 삼진 개수의 증가를 들 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제48권3호
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• pp.511-520
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to devise an accurate machine learning model for predicting silica concentrations following the addition of impurities, through time series analysis of mining data. Methods: The mining data were preprocessed and subjected to time series analysis using the machine learning model. Through correlation analysis, valid variables were selected and meaningless variables were excluded. To reflect changes over time, dependent variables at baseline were treated as independent variables at later time points. The relationship between independent variables and the dependent variable after n point was subjected to Pearson correlation analysis. Results: The correlation (R2) was strongest after 3 hours, which was adopted as a dependent variable. According to root mean square error (RMSE) data, the proposed method was superior to the other machine learning methods. The XGboost algorithm showed the best predictive performance. Conclusion: This study is important given the current lack of machine learning studies pertaining to the domestic mining industry. In addition, using time series analysis in mining data will show further improvement. Before establishing a predictive model for the proposed method, predictions should be made using data with time series characteristics. After doing this work, it should also improve prediction accuracy in other domains.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권1호
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• pp.84-93
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• 2018

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of "context units" in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.85-100
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• 2023

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.399-399
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• 2022

최근 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도를 초과하는 강우 발생으로 홍수피해가 증가하고 있다. 그 중 도시지역의 내수침수 피해는 전체 피해액의 50%를 넘는다. 그러나 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 우수의 즉각적인 배출이 이루어지지 않아 침수피해가 증가하고 있다. 침수피해의 주요 원인 중 저지대 지역 및 우수관거의 통수능력 부족이 침수피해의 가장 큰 원인을 차지한다. 따라서 도심지의 경우 내수침수로 인한 피해가 증가하고 있는 점을 감안하면 배수관거와 연계한 저류시스템 구축으로 침수 빈발 지역의 치수 능력 향상을 통하여 경제적 피해를 저감시킬 수 있다. 저류시스템은 현장 노면수 저류를 위한 측구 저류조와 저류조 운영 시스템을 의미하며, 저류조 운영 시스템 모델에 대한 연구를 수행하였다. 측구 저류조 운영 시스템 구축을 위해서 현장 센싱(Sensing)데이터와 연계할 수 있는 정보체계 및 운영 시스템 모델이 필요하다. 이에 센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델을 제시한다. 먼저 센서의 구성은 측구 저류조 내의 협소한 공간과 전원공급, 방진·방수 문제를 해결할 수 있도록 구성되어야 하며, 무전원 근거리 이동통신기술(RFID)을 적용하여 측구 저류조 운영 시스템 수집서버와 통신하여 센싱 데이터를 저장한다. 데이터는 근거리 RFID 리더기가 측구 저류조로부터 센싱 정보를 수신하여 통신모듈에 수신한 저류조 개폐도어 열림과 닫힘 시그널(signal), RFID의 고유 ID 등을 전달 받아 운영 시스템 내의 RFID 이력 DB(Database)에 기록한다. 기록된 정보는 각각 RFID 일련번호, 기록 시간, 동적센서 시그널 값 등이 저장되어 각각의 측구 저류조의 상태를 확인할 수 있어야 한다. 저류량 산정을 위해서 GIS기반의 하수도 시설물 속성 데이터를 포함하는 운영 시스템을 구성해야 한다. 운영 시스템은 수집된 센서정보를 시계열 단위로 분석하고 위치정보 기준으로 측구 저류조 내의 총 저류량 산출에 필요한 기초정보를 제공하며 결과를 표출한다. 따라서 하수도 시설물의 속성정보를 포함하여 측구 저류조 및 센서의 속성정보 정의가 필요하며, 공간정보 파일(Shape File)을 적용하여 GIS 운영 시스템을 구축하여야 한다. 운영 시스템은 저류조 만관상태와 총 저류량을 산출하여 침수위험 알림을 제공할 수 있으며, 예상 강우에 따른 도심지 피해를 역으로 예측하여 강우사상 빈도에 따른 측구 저류조 체적을 결정할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.