• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2005.11a
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• pp.147-153
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• 2005

When a customer wants to buy an item at the Internet shopping mall, one of the difficulties is to decide when to buy the item because its price changes over time. If the shopping mall can be able to recommend appropriate buying points, it will be greatly helpful for the customer. Therefore, in this presentation, we propose a method to recommend buying points based on the time series analysis using a database that contains past prices data of items. The procedure to provide buying points for an item is as follows. First, we search past time series patterns from the database using normalized similarity, which are similar to the current time series pattern of the item. Second, we analyze the retrieved past patterns and predict the future price pattern of the item. Third, using the future price pattern, we recommend when to buy the item.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.614-618
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• 2007

데이터 마이닝 기법 중 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 연관 규칙에 시간의 개념을 추가하여 시간의 흐름에 따른 항목(item)들의 상호 연관성을 찾아내는 것이다. 본 연구의 목적은 순차적인 상병의 발생 가능성이 높은 상병 군의 패턴을 찾아내어 이를 모형화함으로써 차후에 발생된 상병을 예방하고 이를 통하여 환자와의 관계를 관리하여 보다 나은 의료서비스를 제공하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2011.10a
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• pp.273-285
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• 2011

본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.2
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• pp.186-192
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• 2014

In this paper, we analysed vessel traffic volume and patterns of traffic flow for ships using areas where included wind farm site and adjacent waters of Daejeong Offshore Wind Farm, and estimated traffic volume by classified navigational routes according to suggestion of rational routeing measures on the basis of classified patterns after installation of offshore wind facilities. Also, we assessed vessel traffic safety for each designed routeing measures on the basis of estimated traffic volume and proposed requisite countermeasures for the safe navigation of ships. With a result of analysing patterns of traffic flow, the current traffic flow was classified by 8 patterns and the annual traffic volume was predicted to 8,975 ships. On the basis of these, expected the vessel traffic volume according to designed four routeing mesaures after installation of wind farm. As result of assessing vessel traffic safety by using powered-vessel collision model of SSPA on the basis of the estimated traffic volume, the value of collision probability was less than safe criteria $10^{-4}$. Thereby we made sure usability of the designed routeing measures for the safe navigation of ships.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.417-426
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• 2019

Conventional visualization of PM (Particulate Matter)10 flows applies superimposition of concentration distribution maps and wind field maps. This method is efficient for small scale maps where only macro flow trends are of interest. However, in the case of urban areas, local flows are difficult to model at micro level using wind fields, and therefore different methods of flow extraction is deemed necessary. In this study, flow information is extracted and visualized directly from the PM10 density data by using the gravity model. This method has the advantage that additional information such as wind field is not necessary for estimating the intensity and direction of PM10 flow. The extracted spatio-temporal flow patterns of PM10 are analyzed with relation to traffic information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.765-765
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• 2012

수목이 존재하지 않는 하천과 비교하여 하천 내에 수목이 존재하는 경우, 수목에 의한 항력에 의하여 수위는 상승하지만 차이는 크지 않으며, 수목이 식재된 구간의 유속이 현저하게 저하되는 것으로 알려져 있다. 식재구간과 비식재구간의 현저한 유속차이는 활발한 에너지 교환에 기인한다. 이러한 특성은 하천에 여러 가지 시설물 설치 및 수목 식재 계획 수립 등에 있어 고려되어야 할 사항이다. 또한 수치해석을 통한 정확한 흐름예측을 위해서는 두 구간 사이의 합리적인 에너지 교환계수를 결정하여야 한다. 수목 식재구간과 비식재구간의 에너지교환 특성에 대한 연구는 대부분 모형식생(단순한 봉 형태 위주)을 이용한 소규모 개수로 실험장치를 이용하거나, 이론적으로 접근하고 있다. 이러한 연구는 흐름 상사 등을 고려할 때, 정성적인 분석에 그치고 있으며, 정량적인 분석을 위해서는 원형에 가까운 실험시설을 이용하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 단면의 높이, 상단폭, 저면폭이 각각 2 m, 11 m, 3 m인 소하천에 가까운 실험수로에 관목류(왕버들)를 식재하여 실험을 수행하였다. 수로의 중앙부와 사면에 식재된 경우, 식재 패턴이 다른 경우(parallel space, staggered space) 등 다양한 조건에 대하여 흐름특성을 분석하였다. 각 경우에 대하여 배수곡선을 측정하여 흐름저항 특성을 분석하였으며, 50Hz의 자료 획득이 가능한 micro-ADV를 이용하여 횡단면의 난류량을 측정하였다. 측정된 난류량을 이용하여 전단속도의 변화, 난류에너지 변화 등을 분석하였다. 이 연구는 하천내 수목식재 계획 수립, 수치모형의 중요한 매개변수인 에너지교환계수의 합리적 결정에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• New Physics: Sae Mulli
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• v.68 no.12
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• pp.1364-1373
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• 2018

A recognizable form having meaning is called a sign in semiotics. The sign is transformed into a physical counter form in this work. Its internal structure is restricted on the linguistic concept structure. We borrow the concept of a mathematical function from the utility function of a rational personal in the economy. Universalizing the utility function by introducing the consistency of independency on the manner of construction, we construct the probability. We introduce a random variable for the probability and join it to a position variable. Thus, we propose a physical sign and its serial changes in the forms of stochastic equations. The equations estimate three patterns (jumping, drifting, diffusing) of possible solutions, and we find them in the one-day stock-price flow. The periods of jumping, drifting and diffusing were about 2, 3.5, and 6 minutes for the Kia stock on 11/05/2014. Also, the semiotic sign (icon, index, symbol) can be expected from the equations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1860-1861
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• 2007

주식 예측은 주식 시장이 생긴 이래로 투자자들이나, 금융 전문가들 사이에서 매우 중요한 일이 되어 왔다. 그러한 중요성으로 인해 엘리오트 파동이론과 같은 많은 주식 예측 기법이 제시되었고, 또한 이러한 예�G의 자동화를 위해 인공지능분야에서도 많은 연구가 있어왔다. 주가 예측에 패턴인식 방법을 적용한 기존의 연구로는 주로 ANN(Artificial Neural Network)방식과 은닉 마코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)이 있었고, 본 논문에서는 HMM을 이용한 방법을 제안한다. HMM은 시간 순차적인 패턴을 가지는 모델의 인식에 좋은 성능을 보여 주로 음성인식 분야에서 많이 이용되고 있다. 주식 변화 역시 시간 순차적 흐름에 따라 기울기의 변화가 어느 정도 일정한 패턴을 가지는 성질이 있고, 이것은 HMM을 이용한 패턴인식으로 주식의 앞으로의 변화를 예측하기에 적합한 요인이 된다. 본 논문에서는 이를 위해 다음과 같은 과정을 걸쳤다. 첫 번째로 실존 회사의 장기간의 주식 테이터를 기반으로 여러 개의 HMM모델을 학습 하였다. 두 번째로 예측하고자 하는 기간 이전의 주식 변화 데이터를 입력으로 하여, 이전에 이와 유사한 패턴이 있었는지를 HMM을 통해 알아냈다. 마지막으로 이렇게 알아낸 패턴을 이용하여 앞으로의 주식 변화를 예측하였다. 실험은 실제 주식 변화와 예측값의 비교를 통해 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.291-291
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• 2018

하천 및 수자원의 효율적인 관리와 더불어 다양한 수공구조물의 운영 및 관리를 위해서 구조물 주변에서 발생하는 불연속 흐름 및 급변류 등의 현상과 구조물 운영을 반영한 수치해석 기법을 이용한 모델 개발의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 하천의 불연속 흐름을 모의하기 위한 1차원 흐름해석 모형(K-River)을 개발하였다. 본 모형은 천이류와 급변류를 수치적으로 안정하게 처리하기 위하여 지배방정식을 보존형 Saint-Venant 방정식으로 선정하고, FVM과 Forward Euler 방법을 이용하여 이산화를 수행하였다. 수치흐름률을 계산하기 위해서 불규칙 단면과 하상의 급경사 등에 신뢰도가 높은 기법으로 판단되는 근사 Riemann해법 중 하나인 HLL flux를 이용하였다. 개발된 K-river 모형의 검증을 위해서 해석해가 존재하는 타원형의 하상융기가 있는 하도에 적용하였으며, 국내에서 하천 설계 및 관리를 위해서 광범위하게 이용되고 있는 1차원 흐름해석 모형인 FDM기반의 HEC-RAS 모의결과와 비교 검토를 수행하였다. 그 결과, FDM기법에서는 모의되지 않는 일부 급변류 패턴을 개발 모형을 통해 모의가능하였으며, 전체적으로 K-River가 기존 모형 보다 해석해에 근사한 결과를 나타내었다. 또한, 배수문을 비롯하여 합류부, 분류부, 펌프장, 암거 등이 설치되어 운영되고 있는 아라뱃길에 적용하여 K-River의 적용성을 평가하였다. K-River를 이용하여 아라뱃길의 흐름분석을 수행한 경우가 HEC-RAS를 이용한 경우보다 수위와 유량의 유동을 시간에 따라 세밀하게 모의하였으며, 이는 배수효과에 의한 파의 전달이 FDM기법 대비 정확히 모의되기 때문으로 판단된다. 추후 연구에서는 현재보다 시간간격을 상세화 하여 수집된 관측수위를 통해 추가적인 검증을 수행하고, 다양한 특성을 가진 타 하천 등에 적용하여 모형의 적용성을 확대하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.3
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• pp.461-467
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• 2019

Advances in location-aware and IoT (Internet of Things) technology increase the rapid generation of massive movement data. Knowledge discovery from massive movement data helps us to understand the urban flow and traffic management. This paper proposes a method to analyze frequent origin-destination sequence patterns from irregular spatiotemporal taxi pick-up locations. The proposed method starts by conducting cluster analysis and then run a frequent sequence pattern analysis based on identified clusters as a base unit. The experimental data is Seoul taxi trajectory data between 7 a.m. and 9 a.m. during one week. The experimental results present that significant frequent sequence patterns occur within Gangnam. The significant frequent sequence patterns of different regions are identified between Gangnam and Seoul City Hall area. Further, this study uses administrative boundaries as a base unit. The results based on administrative boundaries fails to detect the frequent sequence patterns between different regions. The proposed method can be applied to decrease not only taxis' empty-loaded rate, but also improve urban flow management.