• 제목/요약/키워드: 자동회귀이동평균

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ARMA 모델링과 스펙트럼분석법에 의한 가공시스템의 진단에 관한 연구 (A Study on Diagnostics of Machining System with ARMA Modeling and Spectrum Analysis)

  • 윤문철;조현덕;김성근
    • 한국생산제조학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.42-51
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    • 1999
  • An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.

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에너지 기반 가중치를 이용한 음성 특징의 자동회귀 이동평균 필터링 (ARMA Filtering of Speech Features Using Energy Based Weights)

  • 반성민;김형순
    • 한국음향학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.87-92
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    • 2012
  • In this paper, a robust feature compensation method to deal with the environmental mismatch is proposed. The proposed method applies energy based weights according to the degree of speech presence to the Mean subtraction, Variance normalization, and ARMA filtering (MVA) processing. The weights are further smoothed by the moving average and maximum filters. The proposed feature compensation algorithm is evaluated on AURORA 2 task and distant talking experiment using the robot platform, and we obtain error rate reduction of 14.4 % and 44.9 % by using the proposed algorithm comparing with MVA processing on AURORA 2 task and distant talking experiment, respectively.

채터로브 계산을 위한 고유모우드 분석법 (Natural Mode Analysis for Chatter Lobe Estimation)

  • 윤문철;조현덕;이응숙
    • 한국기계가공학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.60-66
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    • 2003
  • For the estimation of chatter lobe boundary it is very important to calculate the natural mode of cutting process. There are many time series algorithms for getting the natural mode of structural endmilling dynamics considering the cutting process. In this study, we have compared several time series methods such as AR algorithm, ARX, ARMAX, ARMA, Box Jenkins, Output Error, Recursive ARX, Recursive ARMAX considering the sampling frequency. As a results, the ARX, ARMAX and IV 4 are more desirable algorithms for the calculation of modal parameters such as natural frequency and damping ratio In endmilling operation. Also these algorithms may be adopted for the natural mode estimation of endmilling operation for chatter lobe prediction.

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Box-Jenkins 예측기법 소개

  • 박성주;전태준
    • 경영과학
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    • 제1권
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    • pp.68-80
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    • 1984
  • Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.

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선형회귀 및 ARIMA 모델을 이용한 배터리 사용자 패턴 변화 추적 연구 (A study of Battery User Pattern Change tracking method using Linear Regression and ARIMA Model)

  • 박종용;유민혁;노태민;신대견;김성권
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.423-432
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    • 2022
  • 전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

지수감쇠계수의 자동 및 정밀 측정을 위한 지수실험장치 개선 (Improvement of the Exponential Experiment System for the Automatical and Accurate Measurement of the Exponential Decay constant)

  • 신희성;장지운;이윤희;황용화;김호동
    • 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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    • 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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    • pp.292-303
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    • 2004
  • 기존의 지수실험장치에 PLC와 스텝핑 모터로 구성된 자동화 제어장치를 부착하여 중성자 선원과 검출기를 자동으로 정확하게 이동할 수 있도록 개선하였다. 또한 GENIE 2000 라이브러리에 기반을 둔 MCA와 PLC를 동시에 구동할 수 있는 통합자동화 프로그램을 개발하였다. 이와 같이 체계적인 장치로 개선된 실험장치를 사용하여 고리 1 호기의 사용후핵연료 집합체, Cl4, Jl4 및 G23과 고리 2 호기의 사용후핵연료 집하체, J44의 대한 지수실험을 수행하였다. 그 결과 4 개 집합체에 대한 평균 지수감쇠계수는 각각 0.1302, 0.1267, 0.1247 및 0.1210으로 결정되었다.

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엔드밀 가공시 채터 모델링과 진단에 관한 연구 (A Study on the Modeling and Diagnostics on Chatter in Endmilling Operation)

  • 김영국;윤문철;하만경;심성보
    • 한국정밀공학회지
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    • 제18권10호
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    • pp.101-108
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    • 2001
  • In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process were modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this reward, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that cal represent time machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental works were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive algorithm(RLSM) was adopted for the oil-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithms in real process for detection of abnormal chatter. Also, The stability lobe of chatter was analysed by varying parameter of cutting dynamics in regenerative chatter mechanics.

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동적요인모형에 기반한 한국의 GDP 성장률 예측 (Forecasting Korea's GDP growth rate based on the dynamic factor model)

  • 이경서;임예지
    • 응용통계연구
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    • 제37권2호
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    • pp.255-263
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    • 2024
  • GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.

자동 회귀 통합 이동 평균 모델 적용을 통한 한국의 자동차 사고에 대한 시계열 예측 (Time Series Forecasting on Car Accidents in Korea Using Auto-Regressive Integrated Moving Average Model)

  • 신현경
    • 융합정보논문지
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    • 제9권12호
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    • pp.54-61
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    • 2019
  • 최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.

부분구조추정법을 이용한 대형구조물의 효율적인 구조안전도 모니터링 (Efficient Structral Safety Monitoring of Large Structures Using Substructural Identification)

  • 윤정방;이형진
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.1-15
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    • 1997
  • 본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

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