• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.28 no.5
• /
• pp.885-893
• /
• 2015

It is important to improve the forecasting accuracy of one-year-ahead seasonal factors in order to produce seasonally adjusted series of the following year. In this paper, seasonal factors of 8 monthly Korean economic time series are examined and forecast based on the functional principal component regression. One-year-ahead forecasts of seasonal factors from the functional principal component regression are compared with other forecasting methods based on mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). Forecasting seasonal factors via the functional principal component regression performs better than other comparable methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.62-67
• /
• 2009

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 시간에 따라 연속 측정한 토양수분을 이용하여 시계열 분석 을 수행하였다. 토양수분의 측정 방법은 장기간 토양수분의 확보에 신뢰성을 인정받은 TDR을 이용하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 측정지점에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 수집하였다. 유출은 해당 사이트 인근에 위치한 사방댐과 전격비교의 수위계에서 실측한 값을 사용 하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응되도록 물리적으로 전개하고 실측한 토양수분 시계열 데이터로 분석한 결과와 비교하였다. 전이 함수 모형은 토양수분 시계열 데이터를 입력변수로 하고 유출 데이터를 반응 변수로 하여 전개하여 토양수분 변화량과 유출간의 전이함수 모형을 도출하였다. 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적절한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타났고, 모형양상에 원인을 검토해 보았다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화 하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.64-68
• /
• 2000

장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1137-1141
• /
• 2008

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 토양수분을 연속측정한 결과를 분석하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 위치에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 10cm 깊이에서 수집하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응하고, 이를 실제 측정한 데이터에 의해서 분석한 결과와 비교해 보았다. 전이 함수 모형은 강우 데이터를 입력변수로 하고 토양수분 시계열 데이터를 반응 변수로 하여 전개하였고, 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적합한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 토양수분의 깊이별 변화와 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타남을 알 수 있는데, 봄의 토양수분의 분포는 가을의 토양수분에 비하여 큰 변동성과 고차항의 반응양상을 보인다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.45-48
• /
• 2022

IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.1-36
• /
• 2005

한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.65-65
• /
• 2000

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.23 no.7 s.85
• /
• pp.7-15
• /
• 2005

The objective of this study is to estimate highway trip demand functions in Korea. In order to estimate them, I propose various socio-economic variables that affect the highway trip demand functions. I use the unit root test for each variable and the cointegration test to and the relationships among variables. Finally, I use the vector error correction model, to get the highway trip demand functions. The implication which I derive from the estimation is that real GDP and highway tolls have positive and negative effects, respectively. on the highway trip demand.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.547-560
• /
• 2008

It is well known that spectral density function determines auto-covariance function of stationary time-series data and smoothed periodogram is a consistent estimator of spectral density function. Recently, Kim and Park (2007) showed that smoothed- periodogram based distances performs very well for the classification. In this paper, we introduce classification methods with smoothed periodogram and apply the approaches to the monthly precipitation measurements obtained from January, 1987 through December, 2007 at 22 locations in South Korea.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.279-337
• /
• 1998

이 논문에서는 주가가 확률과정, 즉 확률미분방정식에 의하여 생성되는가를 검정하고 주가의 운동법칙을 규명한다. 일별종합주가지수가 양수의 완전시계열상관을 갖고 있으며, 더욱이 3년 정도의 시차까지 의미있는 시계열상관을 갖고 있음이 발견되었다. 수익률과 가격변화의 시계열상관도 존재하고 시계열은 정상성(定常性)을 갖고 있다. 마팅게일에 의하여 주가가 생성되고있지 않음이 밝혀졌다. 한국증권거래소에서 계산하고 있는 일별 종합주가지수를 포함한 41개 산업별 지수를 사용하여 자본시장의 운동법칙을 규명하기 위하여 가장 많이 이용하고 있는 세개의 확률미분방정식을 검정하였다. 각 주가지수들이 온스타인 울렌벡 브라운 운동과정과 평균회귀과정을 따르지 않고 있다는 것이 발견되었다. 그러나 주가가 편류를 갖는 일반 기하 브라운 운동과정에 의하여 생성되고 있음이 검정을 통하여 확인되었다. 평균회귀과정에 의하여 주가가 생성되지 않는다는 발견은 의외라 할 수 있다. 주가가 온스타인 울렌벡 과정을 따르지 않는다는 것은 주가가 제 1계 정상적 자기회귀과정이 아니라는 것을 의미한다. 일별종합주가지수는 제 4계 자기회귀과정에 의하여 생성된다. 가격변화와 수익률의 생성함수는 제 4계 자기회귀과정이다. 종합주가지수의 제 1계 시계열상관계수는 1이다. 상당히 큰 시차를 갖을 때까지 시계열상관이 대략적으로 1을 유지하고 있다. 따라서 지수가 마팅게일을 따르고 있지 않다. 이 점은 가격변화와 수익률에 있어서도 유사하다. 가격변화, 수익률, 대수수익률의 제 1계 시계열상관이 0.1로 유의적이다. 따라서 수익도 마팅게일 과정을 따르고 있지 않다. 증권가격은 세 번에 걸쳐 구조의 번화가 발생하였다. 구조의 변화가 발생할 때마다 평균가격이 상승하였다. 이와 같은 현상은 장기적 기대가격이 미지일 가능성이 배제되지 않는다. 단기적 기대 주가가 알려진 반면 장기적 기대 주가가 미지라면 평균회귀과정은 장기적 기대주가로 회귀하고 있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.