• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.541-550
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• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권12호
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• pp.965-973
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• 2015

PEMS(Portable Emissions Measurement System)를 이용한 배기가스 시험절차는 소형 디젤자동차의 실제도로 배출가스를 효과적으로 제어하기 위한 수단으로 최근에 많은 주목을 받고 있으며, 현재의 배기가스 인증규제 시험절차의 제도적 보완장치로 2017년에 한국과 유럽에서 시행될 예정이다. 본 연구에서는 국내에 운행 중인 유로 5 소형 디젤자동차 4대에 대한 실제도로 NOx 배출량을 도심, 교외 및 자동차 전용도로에서 측정하였으며, 측정 결과를 이동평균구간 및 가중평균 배출량 방법으로 분석하였다. 시험 차량 및 주행경로에 대한 두 방법의 실제도로 NOx 배출량 분석결과는 유사한 경향을 갖는 것으로 나타났으며, 이동평균구간 분석방법의 경우 배출 허용기준을 1.8 ~ 8.5배, 가중평균 배출량은 허용기준을 2.0 ~ 10.6배 초과하는 것으로 분석되었다. 본 결과를 바탕으로 실도로 주행 조건에서 NOx 배출량 분석에 대한 기술적 토대를 확보하였고, 향후 배출가스 관리를 위한 정책적 기반 데이터로 활용가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.450-460
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• 2017

T파는 심장의 심실의 재분극을 나타내는 파라미터로써 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. T 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 검출 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 이는 T파의 경우 P파와 중복되는 경우가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 구간을 제거한 후, 이동평균을 통한 P파와 T파의 대상 영역을 추출하여 정확히 T파를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 검출된 QRS 구간을 제거, 이동평균을 통해 4개의 PAC 패턴과 기타부정맥에 대한 판단규칙을 적용하여 P, T파의 대상 영역을 추출하고, 이를 대상으로 RR 간격과 RT 간격의 문턱치를 적용하여 T파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 T파의 평균 검출율은 95.32%의 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.708-715
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• 2014

본 논문은 센서 데이터의 이상을 감지하기 위하여 실시간 신뢰구간을 추정하였다. 실시간 신뢰구간 추정은 시계열분석 방법인 지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교하여 오차가 적은 이동평균법을 적용하였다. 이와 같이 추정된 신뢰구간을 측정된 센서 데이터가 이탈하게 되면 이상감지 경보를 통해 관리자에게 알려준다. 제안한 방법은 선박 내부의 실시간 이상감지를 위한 것으로 무선센서네트워크(WSN)와 사용자의 접근성을 높이기 위해 안드로이드 단말기를 사용하였다. 관리자는 실시간 신뢰구간에 따른 이상감지 정보를 활용하여 선박 내부에서 발생한 위급한 상황에서 신속하고 정확하게 의사결정을 함으로써 안전운항을 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.527-531
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• 2007

하천내에서 작은 물고기의 국지적인 회유 또는 이동 습성은 먹이를 구하고, 산란 및 성장과 집단에서 분산하고, 위험으로부터 도피하는 것에 밀접한 연관이 있다. 하천의 합류부와 연결부에 제방(levee), 도로(road) 등이 설치되는 경우 일반적으로 암거형태의 인공수로로 상 하류를 연결되는데, 암거내 수리특성상 평수시 저유량, 고유속, 저수심의 수리특성을 보인다. 이러한 수리특성은 물고기가 이동하는데 장애(barrier)가 되어 생태적으로 하천내 종다양성 감소와 일부 어종의 멸종을 초래한다. 어도 설치시 설계기준에서 가장 주목할 부분은 어도를 이용할 대상어종의 범위와 유영능력이다. 하천설계기준(2005, 한국수자원학회)에서 제시된 물고기의 유영능력은 대부분 국외 어종을 대상으로 외국에서 실험한 결과를 이용하고 있다. 그러므로 이러한 기준이 국내 어종에 대해 적합한지에 대한 검토가 필요하다. 본 실험의 목적은 국지회유성인 피라미와 각시붕어가 인공수로를 통과할 때의 유영행동 중 소상성공율과 유영속력을 평가하고자 함이다. 유영행동의 실험방법은 Brett(1967)에 의해 제안된 2가지 방법인 증진유속방법과 고정유속 방법중에서 물고기의 이동경로와 소상능력을 확인하기에 용이한 고정유속방법을 사용하였다. 또한, 효과적인 실험을 위해 실험어종(피라미 100마리, 각시붕어 100마리)이 실험 중에 최적의 건강상태를 유지할 수 있도록 물고기의 적응 기간(24시간)과 실험 중 휴식기간을 두었다. 실험결과 체형이 방추형(fujiform)인 피라미의 경우 평균유속 $0.7{\sim}0.8m/s$구간에서 소상성공율이 61%에서 26%로 급격하게 하락하는 현상이 나타났다. 그리고 측편형(compressiform)의 체형을 가진 각시붕어의 경우 평균유속 0.4m/s에서 소상성공율이 25%로 나타났으며 그 이상의 유속에서는 10%이하로 나타났다. 실험어종의 이동경로를 분석한 결과 대부분 수로바닥에 밀착하여 최저유속구간을 이용하여 이동하는 것으로 나타났으며, 이동경로의 지점유속은 평균 유속의 70%정도로 나타났다. 실제 하천에 설치된 인공수로가 생태통로의 기능을 유지하기 위해서는 평상시 수리특성이 대상어종의 유영능력을 초과하지 않도록 설계되어야 한다. 특히, 하천에 설치된 인공수로의 길이가 $5{\sim}10m$정도일 경우라면 피라미의 소상 가능성을 50% 이상 확보하기 위해서는 평수시 설계유속이 0.7m/s를 초과하지 않아야 할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.13-25
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• 2008

본 연구는 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하고, GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 산출 방법을 비교.평가하여 신뢰성 있는 방안을 제시하는데 연구목적이 있다. GPS 신호가 불량한 지점에서 실험 결과 GPS에 사용된 Chipset별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었으며, 수치지도의 오차 특성 분석 결과 실측길이와 수치지도와의 차이는 평균 4% 정도로 차이가 발생한 것으로 나타났다 이러한 오차 특성을 고려하여 GPS수신 정보에 의한 구간통행속도 산출방법을 수치지도상의 진입진출 노드를 기종점으로 해당 링크 내에서 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법, 순간평균속도에 의한 산출 방법 및 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출방법 등 세 가지 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 이를 비교.평가하였다. 비교.평가결과, 구간길이와 통행시간에 의한 산출방법이 가장 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.179-188
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• 2017

도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.31-39
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• 2002

본 연구는 신호교차로의 좌회전 용량을 파악하기 위하여 bay차로를 포함한 좌회전 이동류의 용량산정 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 신호교차로의 혼잡을 완화시키기 위해 설치 운용되고 있는 좌회전 bay 차로의 용량을 파악하여 보다 정확한 용량산정치 적용을 통한 교차로 운영의 분석자료를 제시하고자 한다. 연구방법은 좌회전 bay길이를 20∼120m까지 변화시키며, bay차로와 전용차로에 대한 차두시간을 분석하였다. Bay차로의 용량산정을 위해 차두시간과 차량유출행태 특성에 따라 1구간(출발손실구간:SLP), 2구간(포화차두구간:SFP), 3구간(차로선택구간:LSP)으로 구분하여 분석하였다. 수집된 차두시간 자료로 차량 대기위치순서별로 분석하였다 자료의 통계적 검증을 통하여 구간대별 평균차두시간을 설정한 후, bay길이별 용량산정 모형을 도출하였으며, 이를 이용하여 bay길이별 좌회전 용량을 산출하였다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.83-105
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• 2019

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.