• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2023

수자원위성은 C-band 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 탑재한 중형급의 수자원 관리 및 수재해 감시 전용 위성이다. 수자원위성은 물 환경과 관련된 다양한 분야에 활용되어 고부가가치의 정보를 제공할 것으로 예상되는데, 특히 시계열 레이더 간섭기법(SAR interferometry, InSAR)의 적용을 통해 댐·보와 같은 수자원시설물의 미세변위 탐지 및 안정성 평가에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다. 시계열 영상레이더 간섭기법은 고정산란체를 이용하는 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR) 기법과 분산산란체 기반의 Small BAseline Subset(SBAS) InSAR 기법으로 대표된다. 이 연구에서는 수자원위성에 적합한 수리시설물 시계열 변위 모니터링 알고리즘 개발을 목적으로, Sentinel-1 위성의 C-band SAR 기반 시계열 레이더 간섭기법의 적용성을 평가하고 알고리즘 개발에 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 2020년 여름 수재해가 발생한 섬진강댐과 담양댐 및 수변부를 테스트 사이트로 선정하고, 2019년부터 2021년까지의 Sentinel-1 시계열 SAR 영상에 PSInSAR와 SBAS InSAR를 적용하여 시계열 변위를 관측하였다. 댐체에서는 PSInSAR가 SBAS InSAR에 비해 신뢰할 수 있는 시계열 변위를 산출하였다. 그러나 시계열 분석 기간이 길어짐에 따라 PSInSAR 시계열 변위의 정밀도가 낮아지는 경향이 관측되었다. 수변부에서 PSInSAR는 변위 정보를 거의 제공하지 못했다. SBAS InSAR는 수변부의 시계열 변위 모니터링에 효과적이었으나, 여름철 장마 등으로 인해 레이더 간섭도의 긴밀도(coherence)가 낮아질 경우 부정확한 변위를 산출하였다. 앞으로 국내의 다양한 수자원시설물을 대상으로 Sentinel-1 위성을 이용한 시계열 변위 모니터링 알고리즘의 적용성 평가 연구가 진행될 예정이며, 연구 결과를 수자원위성의 관측 특성에 적합한 변위 탐지 알고리즘의 개발에 활용하고자 한다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2018

다년동안 지속되는 가뭄현상이 빈번하게 발생하고 있지만, 우리나라에서는 지금까지 장기 가뭄보다 단기 가뭄에 초점을 맞춰 연구가 진행되어 왔다. 다년 가뭄을 반영하지 않고 댐의 저수용량을 평가할 경우, 저수용량이 과소평가될 수 있기 때문에 다년간의 가뭄을 반영한 시계열 모형을 통해 다양한 시나리오를 생성하고 분석해야 한다. 본 연구에서는 2015년부터 2017년까지 장기 가뭄이 발생한 보령댐의 1998년-2017년까지의 관측 월평균 유입량 자료를 바탕으로 Autoregressive Moving Average(ARMA)시계열 모형과 Hurst Coefficient를 추가하여 장기지속성을 반영하도록 개발된 시계열 모형인 Autoregressive Fractionally Integreated Moving Average(ARFIMA)를 사용하여 보령댐 500년 기간의 유입량 자료를 생성하였다. Hurst Coefficient는 Hurst가 제안한 Rescaled Range(R/S)방법 외에도 경험식, 이론식을 모두 사용하여 산정하였다. 생성된 자료가 관측 자료의 장기지속성을 잘 반영하는지에 대한 검증을 위해 관측자료의 누적유입량으로부터 선형 이동평균방법을 사용하여 가뭄기준을 산정하고, 생성한 유입량 자료가 장기가뭄을 반영하고 있는지 판단하였다. 그 결과 가뭄의 장기지속성을 잘 반영하는 시계열 모형을 선정하였으며, 향후 연구를 통해 미래 기후변화 시나리오를 반영한 장기가뭄 분석을 수행할 예정이다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.219-227
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• 2007

시계열 모형은 통신망 트래픽의 예측과 분석에 유용하게 쓰여 왔다. 본 논문에서는 통신망 트래픽의 예측을 위하여 다양한 시계열 모형을 소개하고 성능평가를 하고자 한다. 이를 위하여 실제 통신망 트래픽 자료에 선형 및 비선형 시계열모형을 적합 시키고 비선형 시계열모형이 선형 시계열 모형보다 예측의 정확도가 우수함을 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2016

주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1855-1856
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• 2008

본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.579-599
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• 2014

이 연구는 국내 보건복지 분야에서 시계열 분석을 실시한 논문의 현황을 파악하고, 비뚤림 위험평가를 시행함으로써 향후 보건복지 분야에서의 시계열 분석 방법을 적용하는 데 기초자료를 제공하는 것이 목적이다. 국내 외 전자 데이터베이스를 이용하여, 논문명, 키워드, 초록에 '시계열 분석'을 포함한 6,543건 문헌 중에서 보건복지 분야 91건의 논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 1987년부터 2013년까지 시계열 분석을 활용한 논문은 점차 증가하고 있는 추세이다. 시계열 분석 연구는 의학과 보건학관련 학회에서의 활용이 높았고, 요인분석과 추세분석을 주요 분석 목적으로 하고 있었다. 세부주제는 국민건강과 의료서비스이용을 주로 다루고 있었고, 분석 기법은 ARIMA 모형, 시계열 회귀모형 순으로 활용되었다. 자료의 대부분은 통계청과 정부기관에서 생산하는 통계자료를 이용하였다. 문헌의 비뚤림 평가 결과, 상당수의 논문들이 표본수가 부족한 자료를 이용하거나, 시계열 도표와 플롯 작성을 간과하였다. 보건복지 영역에서 시계열 분석의 활용이 늘고 있고 향후 이용 가능성도 커지고 있으나, 기존 연구에서는 분석 과정과 결과를 도출하는 과정에서 분석 절차와 기준을 준수하지 않거나 주요 항목을 간과한 논문들이 일부 확인되었다. 향후 시계열 분석의 적극적인 활용뿐만 아니라 통계적 방법과 절차를 준수하고 신뢰성 있는 결과를 도출함으로써 질적 수준을 향상시키는 추가적인 노력이 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.311-313
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• 2000

본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.