본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.507-516
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2012
시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.233-241
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1999
본 논문에서는 공정평균을 관리하기 위한 관리도로서 지수가중 이동평균(EWMA)관리도를 고려하였다. 기존의 표본평균에 기초한 관리도의 비로버스트성 (non-robustness)에 근거하여 공정평균의 로버스트 추정량인 M-추정량에 기초한 지수가중 이동평균 관리도를 제안하였다. 제안된 관리도의 성능을 기존의 관리도와 비교해 보기 위하여 다양한 상황에서 모의실험을 행하였으며, 실험결과 제안된 관리도의 우수성이 입증되었다.
낙동강유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 낙동강유역의 여러 관측소에서 지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 분석한 결과 20일에서 110일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 10mm에서 130mm 범위의 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 낙동강유역의 자료에 대해서 한계침투량을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.503-511
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2010
본 연구의 목적은 연령진급률 혹은 학년진급률을 추정하기 위한 방법으로 비례법을 사용한 이동평균법에 의한 알고리즘을 제시하는데 있다. 학년진급률에 따른 학생 수 추계방법으로, 이동평균법과 비례이동평균법에 의한 추정방법을 제시하고, 2027년까지의 서울시의 고3학생 수를 추정하여, 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 로지스틱함수 추정에 의한 고3학생 수 예측결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 출생아수의 분포와 비교하여 볼 때, 본 연구에서 제시된 비례이동평균법과 이동평균법의 예측결과가 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 고3학생 수의 예측결과보다 더 신뢰성이 있는 것으로 나타난다.
지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 낙동강 유역의 여러 관측소 자료를 근거로 하여 분석하였다. 강우자료와 강우관측소의 하류 방향으로 인접한 지하수위 관측소의 지하수위자료를 비교분석하였고 강우자료를 여러 범위의 기간 동안 이동평균하여 지하수위자료와의 상관관계를 분석하였고 최대상관계수를 가지는 이동평균기간을 구하였다. 낙동강 유역의 강우와 지하수위의 분석에서 대체로 12월에서 4월까지 갈수기에서 지하수위의 현저한 저하를 확인할 수 있었고 지하수 위와 강우이동평균의 상관관계를 분석한 결과 20일에서 80일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관계수를 구할 수 있었다.
경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.
시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.11-24
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2009
수정절차에서 공정수정기는 잡음이 존재하지만 제거할 수 없을 때 공정수준을 목표치에 가깝게 수정하는데 종종 유용하게 사용된다. 강건 수정기의 예로는 단일 및 이중 지수가중이동평균 수정기가 있다. 이중 지수가중이동평균 수정기는 단일 지수가중이동평균 수정기가 제거할 수 없는 공정편차의 치우침을 줄일 수 있도록 고안되었다. 이 논문에서는 이 두 가지 수정기가 적용될 때 과도하게 커질 수 있는 수정량분산을 줄일 수 있도록 원래의 수정기에 지수가중이동평균을 적용함으로써 수정되었다. 주어지 수정기에 대한 지수가중이동평균 수정은 편차제곱평균은 조금 증가시키지만, 수정량분산을 줄이는데 성공적임을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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