• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-25
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• 2023

익스트림 러닝머신은 다양한 방식의 예측 분야에서 주요 분석 방법을 제공하고 있다. 시계열 자료의 복잡한 패턴을 학습하고 잡음이 포함되어 있는 데이터이거나 비선형인 경우에도 최적의 학습을 통하여 정확한 예측을 할 수 있다. 이 연구에서는 온라인 시계열 자료를 분석하는 도구로서 주로 연구되고 있는 기계학습 모형들의 최근 동향들을 기존 알고리즘을 이용한 응용 특성들과 함께 제시한다. 지속적이고 폭발적으로 발생하는 대규모 온라인 데이터를 효율적으로 학습시키기 위해서는 다양하게 진화 가능한 속성에서도 잘 수행될 수 있는 학습 기술이 필요하다. 따라서 이 연구를 통하여 시계열 예측 분야에서 빅데이터가 적용되는 최신 기계 학습 모형에 대한 포괄적인 개요를 살펴보고, 빅데이터에 대한 기계 학습의 주요 과제 중 하나인 온라인 데이터를 학습하는 최신 모형들의 일반적인 특성과 온라인 시계열 자료를 얼마나 효율적으로 학습하고 예측에 활용할 수 있는지에 대하여 논의하고 그 대안을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.553-568
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• 2022

가계동향조사는 가구에 대한 가계수지 실태를 파악하여 국민 소득·소비 수준과 그 변화의 측정 및 분석 등을 목적으로 하는 통계청의 대표적인 조사이다. 최근 여러 기관들에서 2017년과 2018년의 가계동향 지출부문에서 발생한 시계열 단절에 대한 문제를 인식하고, 이 기간에 대한 시계열 연계를 위한 관련 연구를 진행하고 있다. 본 연구에서는 2016년까지의 가계동향 조사 시계열 특성을 파악하고, 이를 반영하여 2017년과 2018년의 지출액에 대한 시계열을 연계하는 예측값을 도출한다. 본 연구에서는 각 지출 항목들의 시계열적 특성을 골고루 반영하는 동시에 특정 예측 모형의 영향을 줄이기 위하여 총 8개의 회귀모형, 시계열모형, 머신러닝 기법을 합성하여 사용하였다. 특히 본 연구의 주목할 만한 특징은, Top-down 또는 Bottom-up 방식이 아닌, 정보의 손실없이 가계동향조사의 계층 구조를 반영할 수 있는 optimal combination 기법을 사용하여 예측력을 향상시켰다는 점이다. 2017년부터 2019년 자료에 대한 가계동향 지출 부문의 연계 분석 결과, 본 연구가 제안하는 연계 방식이 시계열 단절성 회복 및 예측력 향상에 기여하며, 또한 optimal combination 기법에 의한 계층 조정 후의 예측값이 조사자료에 보다 근접한 결과를 보여줌을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.231-231
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• 2019

수문자료는 수문과정을 이해하고 그 특성을 파악하여 장래 예견되는 자연재해로부터 인간의 생명과 재산을 보호하는데 있어서 매우 중요하다. 특히 수자원 계획 수립 및 대규모 수공구조물 설계 시 수문학적 설계기준이 되는 강수량 및 유출량과 같은 설계 수문량을 정확하게 산정하기 위해서는 장기간의 과거자료가 필요하다. 그러나 한국의 경우 수문자료 관측을 위한 관측소가 대부분 근래에 설치되어 자료의 기록기간이 짧은 실정이며, 수문자료의 질적인 면에서의 신뢰성이 의심되는 경우가 많아 수문 시계열 자료의 특성을 파악하는 것이 더욱 중요하다. 한국의 경우 수문 시계열 자료가 정상성이나 독립성을 지니고 있다고 가정하고 수문분석을 실시하는 경우가 많기 때문에 정상성을 가정한 수문분석으로 인해 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국의 기상청 63개의 기상관측소 중 45년 이상의 장기간의 관측 자료를 가지고 있는 37개의 기상관측소의 연강수량 자료를 대상으로 Data Screening 방법을 이용하여 정상성 분석을 실시하였다. 분석결과 37개소의 기상관측소 연 강수량의 시계열 자료 중 4개 관측소의 연강수량 자료에서 경향성을 보였으며 평균과 분산의 시간변동성을 의미하는 안정성은 22개 관측소 연강수량 자료에서 불안정성을 나타내었다. 또한 4개 관측소 연강수량 자료에서 지속성을 나타내었다. 본 논문에서는 경향성이 없고 평균과 분산의 안정성이 존재하며 지속성을 보이지 않는다는 조건을 동시에 만족하는 연 강수량 시계열 자료만을 정상성이 있다고 판단하였으며 분석 결과, 37개 관측소 중 23개 관측소(약 62%) 연 강수량자료가 비정상성을 나타냄을 확인할 수 있다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2002년도 추계학술발표회
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• pp.265-268
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• 2002

경상북도 고령군 다산면, 천안시 풍세면 삼태리 및 부여 정동ㆍ자왕 지역의 장기수위관측 데이터 및 강수, 대기압 자료의 시계열 분석을 통하여 대수층의 함양특성 및 특히, 대기압에 대한 지하수위 변화 특성을 통한 대수층의 특성(properties) 유추 가능 여부를 보고자 하였다. 하천에 인접한 자왕지구의 경우 자기상관분석에 의하면 다른 세 지역에 비해 데이터 값이 안정적이지 못하며, 대기압 변화에 대한 상관분석에서도 낮은 상관성을 나타낸다. 강수에 대한 함양 특성을 상호상관분석을 통해 해 보았으나, 강설에 의한 영향인지 대체적인 지연시간이 길게 나타났다. 차후 장기적인 데이터 수집 및 분석을 통해 좀 더 정확한 대수층 특성을 밝히고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.803-806
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• 2012

비선형 동력학 시스템으로 판단되는 전력수요의 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해 다양한 방법과 알고리즘이 적용되어져 왔다. 본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 특성을 파악하기 위해 비선형 시계열 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 각종 알고리즘과 코드를 패키지로 제공하는 TISEAN을 이용하여 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스 성질을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1032-1036
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• 2006

본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.253-259
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• 2006

기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 최근 들어 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법이 제안되었다. 본 연구에서는 최근에 제안된 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 알아보았으며, 카오스이론이 적용된 비선형 예측기법으로는 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성 분석을 통해, 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 시계열 자료 모두에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 200일에 대한 1, 3, 5일 예측 결과, 가역접근법이 표준접근법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1443-1447
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• 2012

본 논문에서는 수 변전 설비의 열화진단을 위해서 열화상 카메라로 측정한 온도에 대한 시계열 데이터를 타켄스의 매립법을 이용하여 2차원 위상 공간으로 변환하여 패턴 변화에 따른 온도 변화 특성을 살펴보았다. 시뮬레이션 결과 위상 공간에서의 완전한 비선형적인 특성 거동을 확인할 수 없었지만 특정한 패턴을 가지고 있어 앞으로 추가적인 연구를 통한 검증 방법이 요구된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-648
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• 2015

ICT 시대를 맞아 하루가 다르게 새로운 기술이 등장하고 있으며, 최근에는 사물인터넷 시대까지 도래하였다. 하지만 현재 사물인터넷에서 폭발적으로 발생되는 시계열 데이터를 분석하는 연구는 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생되는 시계열 데이터의 예측 정확도 향상을 위해 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절성 특성을 고려한 SARIMA알고리즘과 비선형 특성 예측 알고리즘인 SVM을 결합한 하이브리드 SARIMA-SVM알고리즘을 제안 한다.

• 재무관리논총
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• 제7권1호
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• pp.1-47
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• 2001

증권가격의 시계열을 그래프로 표시하면 이 시계열의 운동양태가 파악될 수도 있다. 그래프를 통하여 추세가 존재하고 있는지 아니면 존재하지 않는지를 파악할 수 있을 것이다. 그리고 이 그래프를 통하여 증권가격 시계열이 정상적과정에 의하여 생성되는지의 여부가 인식될 수도 있을 것이며, (조건부) 이분산이 존재하고 있는지 또는 (조건부) 동분산이 존재하고 있는지도 인식될 수 있을 것이다. 간단한 기술통계량을 통하여 증권시계열의 성질을 파악할수도 있다. 이 시계열이 선형과정에 의하여 생성되는지 아니면 비선형과정에 의하여 생성되는지도 인식할 수 있을 것이다. 뿐만아니라 비선형과정중 하나인 카오스 과정에 의하여 증권가격이 생성되는지의 여부도 파악할 수 있을 것이다. 증권가격의 실현된 표본경로와 시뮬레이션을 통하여 얻은 표본경로가 일치하는지 또는 불일치하는지에 대한 판별을 통하여 모형정립에서 특히 많이 사용되고 있는 확률과정들이 생성시키는 증권가격 시계열이 실제로 관찰된 가격 시계열과 일치하여 현실적합성을 가지고 있는지의 여부도 판단할 수 있을 것이다. 주가시계열 그 자체를 출발점으로 하여 이 시계열의 움직임과 행동양식을 파악해가면 수많은 연구를 통하여 축적된 이론들과 주가를 형성시키는 성질들이 현실적으로 성립하고 있는지도 밝힐 수 있고 개발된 이론들의 장점과 단점을 강도높게 밝힐 수 있는 계기도 갖게 될 것이다. 데이터를 있는 그대로 면밀하게 검토하면 이미 공개된 문제점(open question)도 확인할 수 있을 것이고 아직 알려지지 않은 문제점들과 질문들을 찾게 될 수도 있을 것이다. 이것들은 앞으로의 연구를 위한 중요한 발견이 될 수 있을 것이다. 이 논문에서는 문제와 질문의 발견에 초점을 둔다. 이 논문에서는 한국의 주식시장과 미국의 주식시장을 대비하여 다룬다. 우리가 그동안의 연구를 통하여 미국의 문헌과 미국의 시장에 대한 지식을 상당히 축적하고 있는 만큼 이 대비를 통하여 두 시장이 동일하게 가지고 있는 행동양태와 서로 상이하게 가지고 있는 점들을 파악하면 두 시장에 대한 이해의 폭도 넓어질 것이며 동시에 미국의 연구결과를 수용하는 큰 방향을 결정하는데에도 일조가 되리라고 생각된다.