• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2011.04a
• /
• pp.22.4-22.4
• /
• 2011

위성항법시스템에서 위성 신호의 이상 발생 시 신속하게 위성시계의 고장 유무를 판단할 수 있도록 실시간 위성 시계 이상감지 시스템을 구축하였다. 위성 시계는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로서 고장이나 이상 발생 시 측정치에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다. 특정 위성 시계에 고장이나 이상이 발생한 경우 사용자들이 해당 위성의 측정치를 사용하지 않도록 가능한 빨리 이를 감지하고 공지할 수 있어야 한다. 현재 GPS의 경우 시스템 자체만으로는 위성 상태 정보가 적절한 시간 내에 제공되지 못하므로, 사용자가 직접 위성 신호의 사용 유무를 판단할 수 있는 위성 상태 감시 기능이 필요하다. 이 논문에서는 위성 시계 이상 발생 시 이를 실시간으로 감지할 수 있도록 한국항공우주연구에서 구축한 실시간 위성 시계 이상 감지 시스템에 대해 소개하고자 한다. 시스템 구현을 위해 적용한 방법은 크게 세 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째, 실시간으로 수신한 GPS 이중 주파수 측정치로부터 반송파 스무딩 필터를 적용하여 위성 시계 바이어스를 추정한다. 두 번째, 위성 위치 및 시계 정보의 실시간 적용을 위해 항법력보다 성능이 뛰어난 IGS Ultra-rapid 예측 정보를 활용한다. 마지막으로 위성시계 바이어스 추정치와 예측치를 비교하여 시계 이상 유무를 판별한다. 실제 위성 시계 이상이 발생한 위성의 측정치를 적용하여 시스템에 대한 검증시험을 수행하였고, 10 나노 초 수준의 위성 시계도약 현상이 발생한 위성의 감지를 통해 시스템의 성능을 확인하였다. 이는 항공항법분야와 같이 고성능의 위치 정보를 요구하는 응용분야에 신뢰성 있는 위성 정보 제공을 위해 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.283-285
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• v.2
• /
• pp.493-496
• /
• 2006

본 논문에서는 원자 시계를 이용한 위성 시계 감시 기법을 제안하고 실시간으로 구현하였다. GPS 수신기 측정치에는 궤도 오차, 이온층 지연, 대류층 지연, 다중경로, 수신기 시계 오차들이 포함되어 있어 감시국에서는 위성 시계 오차가 이러한 오차보다 커지기 전에는 검출하기가 어렵다. 따라서 천천히 변화하는 위성시계 오차를 검출하는데 긴 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 원자시계를 이용하여 수신기 시계오차를 최소화하고, 이중 주파수 측정치를 이용하여 전리층 지연을 제거하는 등 위성 시계 오차 외의 나머지 오차 성분들을 효과적으로 제거하고 남은 오차의 특성으로부터 위성시계의 이상을 감시하는 방법을 제안하였다. 제안한 기법은 윈도우 기반 GUI형태의 소프트웨어로 구현하였고, 원자시계로부터 시각을 제공받는 GPS 수신기로 실시간으로 데이터를 수신하여 그 타당성을 확인하였다. 수신기에 원자시계를 이용함으로써 이상판별을 위한 임계치를 낮출 수 있어 천천히 변화하는 이상을 빨리 검출할 수 있어 이를 일반 사용자가 방송함으로써 사용자의 안전성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.39 no.3
• /
• pp.225-231
• /
• 2011

The satellite clock anomalies, one of the abnormal signal factors of the GPS satellites, can have a significant impact on the GPS measurements. However, it can be difficult to detect the anomalies of the satellites clock before the range of the satellites clock error becomes bigger than the range of the other factors, due to the measurement including error of the orbit, ionosphere delay, troposphere delay, multipath and receiver clock. In order to perform quick and accurate detection by minimization of critical range in anomalies of the satellites clock, this paper suggested a solution to detect precise anomalies of the satellites clock after application of carrier smoothing filter from measurement by dual-frequency and adjustment of errors which can be occurred by other factor and the receiver clock errors. The performance of the proposed method was confirmed by comparing to the satellite clock biases which are provided by IGS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.275-275
• /
• 2015

최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.39-47
• /
• 2024

Time series analysis is widely employed by many organizations to solve business problems, as it extracts various information and insights from chronologically ordered data. Among its applications, measuring time series similarity is a step to identify time series with similar patterns, which is very important in time series analysis applications such as time series search and clustering. In this study, we propose an efficient method for measuring time series similarity that focuses on anomalies rather than the entire series. In this regard, we validate the proposed method by measuring and analyzing the rank correlation between the similarity measure for the set of subsets extracted by anomaly detection and the similarity measure for the whole time series. Experimental results, especially with stock time series data and an anomaly proportion of 10%, demonstrate a Spearman's rank correlation coefficient of up to 0.9. In conclusion, the proposed method can significantly reduce computation cost of measuring time series similarity, while providing reliable time series search and clustering results.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.139-156
• /
• 1992

Recently several authors have introduced iterative methods for detecting time series outliers. Most of these methods are developed under the assumption that an underlying outlier-free model is known or can be identified. Since outliers can distort model identification or even make it impossible, we propose procedure begins with a descriptive data analysis of a time series using distance measures between two observations. Properties of the proposed test statistic are presented. To distinguish the type of an outlier are used transfer function models. An empirical example is given to illustrate the time series modeling procedure.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2005.07d
• /
• pp.2573-2575
• /
• 2005

본 논문에서는 원자 시계를 이용한 위성 시계 고장 판단 기법을 제안한다. GPS 측정치 중 위성 시계 오차 성분을 제외한 위성 궤도 오차, 이온층 지연 오차, 대류층 지연 오차, 수신기 시계 오차를 제거하여 위성 시계 오차에 의한 영향만을 검사하도록 한다. 특히 TCXO와 같은 일반적인 수신기 시계를 사용할 경우 정확한 수신기 시계 오차 크기를 추정하기 어렵기 때문에 원자 시계와 같은 정밀 신호 발생기를 이용하여 수신기 시계 오차에 의한 영향을 제거하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 실제 위성 시계에 이상이 발생 했을 때 수집한 데이터를 이용한 실험을 통하여 검증하도록 한다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.77-85
• /
• 2010

The current GPS constellation consists of 32 Block IIA/IIR/IIR-M satellites including 12 Block IIA satellites on service over 15 years. The satellites in poor space conditions may suffer from anomalies, especially influenced by aging atomic clocks which are of importance positioning and timing. Recently, the IGS Ultra-rapid predicted products have not shown acceptably high quality prediction performance because the Block IIA cesium clocks may be easily affected by various factors such as temperature and environment. The anomalies of aging clocks involve lower performance of positioning in the GPS applications. We, thus, describe satellite clock behaviors and anomalies induced by aging clocks and their detection technologies to avoid such anomalies.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.67-79
• /
• 2011

The statistical process control (SPC) assumes that observations follow the particular statistical distribution and they are independent to each other. However, the time-series data do not always follow the particular distribution, and most of cases are autocorrelated, therefore, it has limit to adopt the general SPC in tim series process. In this study, we propose a MPBC (Model Parameter Based Control-chart) method for fault detection in time-series processes. The MPBC builds up the process as a time-series model, and it can determine the faults by detecting changes parameters in the model. The process we analyze in the study assumes that the data follow the ARMA (p,q) model. The MPBC estimates model parameters using RLS (Recursive Least Square), and $K^2$-control chart is used for detecting out-of control process. The results of simulations support the idea that our proposed method performs better in time-series process.