• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.117-120
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 데이터베이스내 시퀀스들의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 본 논문에서는 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존의 기본 처리 방식인 Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들 간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 규명한다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가에 의하여 제안된 최적화 기법이 가져오는 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 아울러, 제안된 기법이 기존의 여과 단계를 포함하는 방식인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 단계에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보인다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.23-56
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• 1997

본 연구는 주식의 시장가치와 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등에 따라 주식수익률의 시계열상관이 일정한 패턴을 갖는 것으로 나타나고 있다는 사실을 실증적으로 확인하고, 주식수익률의 시계열상관에 주된 영향을 미치는 요인을 횡단면 분석방법을 이용하여 살펴보고 있다. 1985년부터 1995년까지의 기간에 걸친 일별수익률자료를 이용하여 분석한 결과를 요약하면, 1) 규모, 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등이 작은 주식들로 구성된 포트폴리오일수록 수익률이 강한 양의 자기상관을 갖게 되며, 또한 그러한 변수들의 크기가 큰 주식들로 구성된 포트폴리오의 수익률에 대하여 후행하는 관계에 있다는 보여주고 있다. 2) Lo and MacKinlay(1990a)의 비거래모형을 이용한 분석결과에서는 한국주식수익률의 시계 및 상관이 전적으로 비거래로 인하여 나타나는 현상이 아니라는 것을 보여주고 있다. 3) 시계열상관의 정도를 나타내는 후행척도를 상기한 변수들에 대하여 회귀분석한 결과는 모든 변수들이 주식수익률의 시계열상관에 동시적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여준다. 특히 시계열상관을 야기하는 요인들 중에서 거래빈도는 분석기간에 관계없이 항상 시계열상관에 음의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 기관지분비율과 거래량은 분명히 시계열상관에 음의 영향을 미치지만, 분석기간에 따라 유의성에 다소 차이를 보여주고 있다. 수익률의 변동성은 전반기의 경우에 시계열상관과 음의 관계를, 후반기의 경우에는 양의 관계를 갖는 것으로 나타나고 있다. 이러한 검증결과들로 미루어, 한국주식수익률의 시계열상관은 주가의 반응에 영향을 주게되는 시장구조나 투자패턴 등이 전 후반기에 있어서 서로 다르기 때문에 나타나는 현상으로 보인다.력(事前賣却努力)이 협의발행하에서 더 높았으나 발행일 직후의 주가회복은 보이지 않아 인수방식에 따른 가격안정화(價格安定化) 노력의 차이는 없었다. 발행기업들간의 주가차별화의 정도를 분석한 결과 협의발행에서 인회활동(認淮活動) (certification effects)을 더 잘 할 수 있다는 사실을 지지하지 못했다.범위(範圍)에 벗어나 한국주식시장(韓國株式市場)에서 주식시장(株式市場)의 비효율성(非效率性)을 배제할 수 없는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 차기에도 이어지고 화폐량과 소득이 주가의 결정에 영향을 미치고 있으며 다른 금융변수(金融變數)들은 영향을 미치지 않고 있다. 그러나 실질화폐잔고와 실질주가 장단기수익비율 화폐차등수익률과 소득변화률과는 장기적(長期的) 정상적(定常的) 균형관계(均衡關係)를 형성하고 있다. 따라서 장기적 관점에서 증권시장은 경제성장을 위한 통화정책과 각 분야의 균형적 성장을 유발할 수 있는 재정정책(財政政策)이 요청되고 있다. 위의 논의에서 유추할 수 있는 것은 화폐의 영향을 완화시키기 위하여 option시장의 개발과 농산물, 광물, 기타 실물 및 금융에 대한 선물시장의 개설이 요청된다. 이와 같은 시장을 통하여 통화 정책이 증권시장에 미치는 과도한 효과를 축소시켜 합리적이고 건전한 증권시장(證券市場)의 발전(發展)과 금융시장(金融市場)의 원활한 발전이 이룩될 수 있을 것이다. 자본시장이론(資本市場理論)에서는 화폐는 무시하고 실물적인 관점에서 증권가격의 결정을 연구하거나 위험분석에 주안점이 주어져 왔었다. 본 연구를 통하여 통화정책의 결과가 자본시장에 직접적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 통화금융정책과 주가의 유기적 관계를 확인한 본 논문의 결과를 정책당국이 참고하여

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.S1
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• pp.756-761
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• 2000

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.165-177
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• 2008

Small baseline subset (SBAS) algorithm has been recently developed using an appropriate combination of differential interferograms, which are characterized by a small baseline in order to minimize the spatial decorrelation. This algorithm uses the singular value decomposition (SVD) to measure the time-series surface deformation from the differential interferograms which are not temporally connected. And it mitigates the atmospheric effect in the time-series surface deformation by using spatially low-pass and temporally high-pass filter. Nevertheless, it is not easy to correct the phase unwrapping error of each interferogram and to mitigate the time-varying noise component of the surface deformation from this algorithm due to the assumption of the linear surface deformation in the beginning of the observation. In this paper, we present an improved SBAS technique to complement these problems. Our improved SBAS algorithm uses an iterative approach to minimize the phase unwrapping error of each differential interferogram. This algorithm also uses finite difference method to suppress the time-varying noise component of the surface deformation. We tested our improved SBAS algorithm and evaluated its performance using 26 images of ERS-1/2 data and 21 images of RADARSAT-1 fine beam (F5) data at each different locations. Maximum deformation amount of 40cm in the radar line of sight (LOS) was estimated from ERS-l/2 datasets during about 13 years, whereas 3 cm deformation was estimated from RADARSAT-1 ones during about two years.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.139-148
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• 2019

This study proposed a multiple intervention time series model to predict KTX passenger demand. In order to revise the research of Kim and Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011) considering only the intervention of the second phase of Gyeong-bu before November of 2011, we adopted multiple intervention seasonal ARIMA models to model the time series data with additional interventions which occurred after November of 2011. Through the data analysis, it was confirmed that the effects of various interventions such as Gyeong-bu and Ho-nam 2 phase, outbreak of MERS and national holidays, which affected the KTX transportation demand, are successfully explained and the prediction accuracy could be quite improved significantly.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.43-52
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• 2024

This paper presents an anomaly detection system that uses an LSTM-Autoencoder model to identify early-stage anomalies in the blade pitch system of floating wind turbines. The sensor data used in power plant monitoring systems is primarily composed of multivariate time-series data for each component. Comprising two unidirectional LSTM networks, the system skillfully uncovers long-term dependencies hidden within sequential time-series data. The autoencoder mechanism, learning solely from normal state data, effectively classifies abnormal states. Thus, by integrating these two networks, the system can proficiently detect anomalies. To confirm the effectiveness of the proposed framework, a real multivariate time-series dataset collected from a wind turbine model was employed. The LSTM-autoencoder model showed robust performance, achieving high classification accuracy.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.23-41
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• 2001

본 연구에서는 여러 계량 모형을 이용하여 계산한 헤지 비율의 성과를 비교하였다. 특히 헤지 비율을 추정하기 위하여 분수 공적분 오차 수정 모형을 이용하였다. KOSPI200 현물과 선물 지수를 이용하여 검증한 결과 현물, 선물 지수는 1차 적분된 시계열이며 베이시스는 분수 적분된 시계열이었다. 따라서 현물과 선물 지수는 분수 공적분된 시계열이었다. 최소 분산 헤지 비율을 최적 헤지 비율로 하여 성과를 측정한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 헤지 성과는 GARCH 항이 있는 모형이 없는 모형에 비해 크게 나타나며 각 모형에서 고려하고 있는 정보 집합의 크기가 큰 순서인 FIEC, EC, VAR, OLS 순으로 헤지 성과는 크게 나타나고 있다. 그러나 OLS 방법에 의한 헤지에 의해서도 수익률 변동의 많은 부분이 사라져, 다른 모형들은 OLS 모형과 비교하여 추가적인 분산 감소 효과는 크지 않았다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.91-110
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• 2000

충격이 경제에 가해질 때 이 충격이 경제 내에 일시적으로 존속하는 경우도 있고 이 충격이 영구히 존속하는 경우도 있다. 이 양극단 사이의 과정도 존재할 수 있다. 이것을 표상한 것이 stopbreak 과정이다. 충격의 효과가 영구적 효과와 일시적 효과 사이에서 파동하는 시계열을 모형화한 것이 이 과정인 것이다. 이 과정에서는 일정한 기간에는 영구적인 평균이동이 발생하여 구조변화가 발생한다. 다른 기간에 발생하는 충격은 그 효과가 급속히 소멸한다. 밀접한 관계를 맺고 있는 두 주가의 비율은 한 주가의 변동이 제시하는 것을 분석하고 이것을 이용하여 다른 주가를 예측할 수 있는 정보를 제공한다. 한 주가의 변동이 발생하면 이 두 주가의 비율은 변동한다. 그러나 한 주가의 변동의 정보성이 인정되어 이 정보가 다른 주가에 반영되어 조정되면 두 주가의 비율은 변동이전의 수준으로 회귀할 것이다. 변동이 영구적이면 두 주가비율은 동일한 수준을 유지할 것이다. 반면 다른 주가에 영향을 미치지 못하는 정보이면 두 주가의 비율은 변동된 상태에서 지속될 것이다. 일정기간은 영구적 구조변화가 발생하고 그 이외의 기간에는 구조 변화가 발생하지 않고 있는 것이다. 따라서 stopbreak 과정을 사용하여 정확한 예측을 수행할 수 있다. 주가지수들이 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 발견되었다. 즉 주가지수들은 확률적 영구구조변화가 발생하고 있는 시계열들이다. 종합주가지수/제조업지수 역시 확률적 영구구조변화를 가지는 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 밝혀졌다. 이 과정을 실제에 적용하여 주가의 움직임을 파악하면 예측이 가능하다. 특히 연관성이 깊은 두 주식의 주가비율을 사용할 때 효과적이라 할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.113-122
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• 2016

Longitudinal data often occur in prospective follow-up studies. Joint model for longitudinal data and failure time has been applied on several works. In this paper, we extend it to the case where longitudinal data involve informative observation time process as well as competing risks survival times. We use a likelihood approach and derive an EM algorithm to obtain maximum likelihood estimate of parameters. A suggested joint model allows us to make inferences for three components: longitudinal outcome, observation time process and competing risk failure time. In addition, we can test the association among these components. In this paper, liver cirrhosis patients' data is analyzed. The relationship between prothrombin times measured at irregular visiting times and drop outs is investigated with a joint model.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.73-77
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• 2005

본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.