• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.21-27
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• 2011

유출예측량을 모의할 때 과거와 현재의 수문자료를 이용한다는 측면에서 미래 예측결과의 불확실성을 완전히 제거할 수는 없겠지만, 다양한 기법별 분석에 의하여 불확실성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 유출예측의 정확성 향상을 위해 다양한 유출예측 기법을 적용 및 평가하였으며 확률론적 예측을 가능하게 하는 예측기법인 ESP와 관측 시계열 자료를 이용한 통계기법으로 공주지점의 유출예측을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출예측 결과의 신뢰성 평가는 MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error), RRMSE(Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC(Theil Inequality Coefficient)를 이용하였다. ESP 확률을 이용하여 예측한 유출결과와 통계적 시계열 분석에 의해 예측된 유출결과를 MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC를 이용하여 비교 분석하였으며 유출예측의 개선효과를 확인해본 결과, ESP 확률을 이용한 예측이 MAE(10.6), RMSE(15.14), RRMSE(0.244), MAPE(22.74%), TIC(0.13)으로 평가되었으며 MAE(23.2), RMSE(37.13), RRMSE(0.596), MAPE(26.69%), TIC(0.30)으로 평가된 ARMA와 MAE(26.4), RMSE(34.44), RRMSE(0.563), MAPE(47.38%), TIC(0.25)으로 평가된 Winters 에 비해 신뢰성이 높게 나타났다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권3호
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• pp.244-253
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• 2013

In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.193-203
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• 2016

본 논문은 ICT기반 시장에서의 수요관리시스템에서의 핵심 요소인 전력 수요 예측을 위하여, 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 시계열 기반 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합을 실시하였다. 시계열 군집 분석 방법으로서 Periodogram 기반의 정규화 군집분석, 예측 기반의 군집분석, DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 군집화를 시도하였으며, 군집 별 수요예측 모형으로서 DSHW(Double Seasonal Holt-Winters) 모형, TBATS(Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components) 모형, FARIMA(Fractional ARIMA) 모형을 사용하여 예측을 실시하였다. 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합이 더 낮은 MAPE로 나타남에 따라 우수한 예측 방법으로 판단되었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제27권3호
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• pp.35-42
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• 2001

The characteristics of water quality variation were predicted by stochastic model in Chungju dam, north Chungcheong province of south Korea, Monthly time series data of water quality from 1989 to 2001;temperature, BOD, COD and SS, were obtained from environmental yearbook and internet homepage of ministry of environment. Development of model was carried out with Box-Jenkins method, which includes model identification, estimation and diagnostic checking. ACF and PACF were used to model identification. AIC and BIC were used to model estimation. Seosonal multiplicative ARIMA(1, 0, 1)(1, 1, 0)$_{12}$ model was appropriate to explain stochastic characteristics of temperature. BOD model was ARMa(2, 2, 1), COD was seasonal multiplicative ARIMA(2. 0. 1)(1. 0, 1)$_{12}$, and SS was ARIMA(1, 0, 2) respectively. The simulated water quality data showed a good fitness to the observed data, as a result of model verification.ion.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1A호
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• pp.167-177
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• 2000

본 논문에서는 DMT(discrete multitone)방식의 $\chi$DSL(digital subscriber line)시스템에 사용되는 시간영역 등화기 설계를 위한 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 DMT 시스템의 등화기 설계기 사용되는 ARMA(autoregressive moving average) 모델에서 DMT시스템의 성능에 영향을 주지 않는 항을 삭제 시킴으로써 최소의 계산량을 갖는다. 제안된 방식은 matrix inverse 방식, fast algorithm방식, iterative 방식, inverse power 방식과 같은 기존의 시간영역 등화 알고리듬들과 비교할 때 매우 적은 계산량을 사용하나, 성능면에서는 기존의 방식과 비슷하거나 우수한 결과를 보인다. 또한 제안된 방식에서는 수신된 신호만 사용하므로 채널의 임펄스 응답을 추정하거나 훈련신호를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 bridged tap 유무에 대한 정보를 이용하였다. 즉, bridged tap이 포함되지 않는 채널의 경우 시간영역 등화기 계수의 개수를 반으로 줄일 수 있음을 보인다. ADSL(asymmertrical digital subscriber line)서비스 환경에서 제안된 시간영역 등화기 알고리듬과 기존 시간영역 등화기 알고리듬의 성능을 비교한다.

• 청정기술
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• 제8권1호
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• pp.27-37
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• 2002

본 연구에서는 오존 예측 시스템의 개발에 있어서 쌍일차 모델의 성능 및 효용성을 확인하기 위하여 쌍일차 모델 및 선형 모델을 이용한 오존 형성의 모델인식 모사실험을 하였으며 또한 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성의 예측결과를 서울시의 측정자료 및 선형모델의 예측결과와 비교하였다. 모델인식에 있어서는 ARMA 모델을 사용하였으며 모델의 파라미터를 평가하기 위하여 방정식 오차법에 근거한 연속 파라미터 평가 알고리즘을 적용하였다. 모델인식 실험결과로부터 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성량과 모사기로부터 얻은 오존 형성량이 거의 일치함을 알 수 있었으며 또한 예측결과와 서울시 측정자료와의 비교로부터 오존예보시스템을 위한 실시간 및 단시간 오존 형성량의 예측방법 개발에 있어서 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.239-248
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• 1994

지수혼합 시계열 모형인 EARMA(1,1) 모형이 율-워커 추정법과 조건최소제곱 추정법으로 추정되었다. 율-워커 추정량은 이동평균모수가 포함된 ERAMA(1,1) 모형인 경우 유일하지 못하므로 가역 조건을 만족하는 추정량이 유일한 추정량으로 얻어졌고, 조건최소제곱 추정량은 근사추정량이 얻어졌다. 모의 실험을 통하여 근사조건제곱 추정량은 율-워커 추정량보다 평균제곱오차면에서 훨씬 좋은 추정량으로 나타났다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권2호
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• pp.171-180
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• 1997

Effects of order misspecification on statistical behavior of unit root tests are studied. We derive the limiting distributions of the Dickey-Fuller test statistics whose numerators are of the form c .int. W dW + .kappa. where W is a standard Brownian motion on [0, 1] and c is a real number. The term .kappa. is a major consequence of order misspecification and its explict expression is derived. Based on an analysis of .kappa., effects of order misspecification on unit root tests for AR(2), ARMA(1, 1), and AR(3) models are investigated.

• 한국기계가공학회지
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• 제1권1호
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• pp.123-132
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• 2002

In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process was modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive least square method (RLSM) were adopted for the on-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 dynamices in regenerative chatter mechanics.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제4권
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• pp.1-9
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• 1993

It is a major objective for the management and operation of water resources system to forecast streamflows. The applicability of artificial neural network model to hydrologic system is analyzed and the performance is compared by statistical method with observed. Multi-layered perception was used to model rainfall-runoff process at Pyung Chang River Basin in Korea. The neural network model has the function of learning the process which can be trained with the error backpropagation (EBP) algorithm in two phases; (1) learning phase permits to find the best parameters(weight matrix) between input and output. (2) adaptive phase use the EBP algorithm in order to learn from the provided data. The generalization results have been obtained on forecasting the daily and hourly streamflows by assuming them with the structure of ARMA model. The results show validities in applying to hydrologic forecasting system.