• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.2
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• pp.153-161
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• 1997

A Korean exporience life table(male) is constructed by using a mixture of weighted moving average(WMA) model and Gompertz' parametric survival model based on 25,000,000 insured of major 6 life insurance companies from 1988 to 1992. The graduated values are taken as those which minimize the composite measure of fittness and smoothness. Moreover, we propose closed form estimators for three parameters of Gompertz' model.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.18 no.1
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• pp.8-16
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• 2014

In this study, the number of gas accidents prediction model was suggested by analyzing the gas accidents occurred in Korea. In order to predict the number of gas accidents, simple moving average method (3, 4, 5 period), weighted average method and exponential smoothing method were applied. Study results of the sum of mean-square error acquired by the models of moving average method for 4 periods and weighted moving average method showed the highest value of 44.4 and 43 respectively. By developing the number of gas accidents prediction model, it could be actively utilized for gas accident prevention activities.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.174-174
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• 2004

본 논문에서는 4변이 고정된 정사각형 알루미늄 평판의 진동 진폭을 측정하기 위하여, 기존의 위상 이동 ESP떼 스트로보스코프식 조사를 적용한 스트로보스코픽 ESPI 기법을 이용하였다. 일반적으로 시간평균 ESPI를 이용하면 진동하고 있는 대상체의 정성적인 진동 패턴을 측정할 수 있다. 그러나 시간평균 ESPI로는 진동하고 있는 대상체의 두께방향으로의 진폭량을 측정하기는 어렵다. 또한 일반적인 위상이동법을 적용시킬 경우, 대상체가 진동을 하게 됨으로써 정확한 진동 진폭을 측정하기 어렵다.(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.721-723
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• 2014

본 논문은 선박내부의 센서데이터 이상감지를 위해 실시간 신뢰구간을 설정하고 신뢰구간을 초과하거나 미만이 되면 경보를 통해 관리자에게 알려주는 모니터링을 위한 신뢰구간 추정이다. 여기서, 이상 감지 예측의 정확도 향상을 위해 단순지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교 평가 하였다. 실험결과, 이동평균법의 평균제곱오차가 단순지수평활법 보다 적게 나와 선박 내부 모니터링을 위한 신뢰구간은 이동평균법을 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1065-1074
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• 2011

During several decades, many researchers in the field of finance have studied Value at Risk (VaR) to measure the market risk. VaR indicates the worst loss over a target horizon such that there is a low, pre-specified probability that the actual loss will be larger (Jorion, 2006, p.106). In this paper, we compare conditional copula method with two conventional VaR forecasting methods based on simple moving average and exponentially weighted moving average for measuring the risk of the portfolio, consisting of two domestic stock indices. Through real data analysis, we conclude that the conditional copula method can improve the accuracy of portfolio VaR forecasting in the presence of high kurtosis and strong correlation in the data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.173-173
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• 2021

현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.6
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• pp.509-515
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• 2004

The aim of this paper is to forecast passenger numbers and freight volumes in 2005 and it is proposed optimal tonnage of passenger ship. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is important problem in order to determine optimal tonnage of passenger ship, port plan and development. In this paper, the forecasting of passenger numbers and freight volumes are performed by the method of neural network using back-propagation learning algorithm. And this paper compares the forecasting performance of neural networks with moving average method and exponential smooth method As the result of analysis. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is that the neural networks performed better than moving average method and exponential smoothing method on the basis of MSE(mean square error) and MAE(mean absolute error).

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.212-214
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• 2020

리튬이온 배터리를 고온의 환경에서 장시간 운용함에 따라 배터리 내부 물질의 변형 및 특성 변화가 발생하여 안전성의 문제가 발생하게 된다. 배터리의 안전성을 향상하기 위해 배터리의 고장 및 이상 상태를 진단 및 탐지하는 기법들의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리의 이상 상황을 모사하기 위해 열폭주의 한 가지 방법인 고온의 환경에서 배터리의 특성 변화를 전기화학적 임피던스 분광법을 통해 분석하였으며, 등가회로 모델의 특성 인자를 활용하여 이상 상황을 탐지할 수 있는 이동 평균 추세선 기반의 이상 탐지 기법을 제안하며, 열폭주가 발생한 데이터를 통해 이상 탐지 기법을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.621-622
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• 2015

최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.11 no.3
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• pp.19-24
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• 2011

Software failure time presented in the literature exhibit either constant monotonic increasing or monotonic decreasing, For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, time series analys is used in the simple moving average and weighted moving averages, exponential smoothing method for predict the future failure times, Empirical analysis used interval failure time for the prediction of this model. Model selection using the mean square error was presented for effective comparison.