본 연구에서는 우리나라 가뭄의 공간적인 특성을 파악하고 가뭄의 진행에 따른 피해규모를 산정하기 위하여 가뭄 심도-영향면적-생기빈도 곡선을 작성하여 제시하였다. 이를 위하여 전국의 기상관측소 지점별로 SPI를 산정하였으며, 산정된 지점별 SPI 자료를 이용하여 EOF 분석을 실시하였다. EOF 분석으로부터 추출된 핵심 공간패턴자료들은 다시 공간적으로는 Kriging 기법을 이용하여 보다 세밀한 공간정보를 갖는 자료로 확장되었으며, ARMA 모형을 이용하여 장기간의 가뭄사상을 모의발생하였다. 모의발생된 공간적인 장기간의 가뭄사상들로부터 특정 가뭄심도별 영향면적별 생기빈도 곡선을 작성할 수 있었다.
인지 라디오 시스템에서 PU사용자에게 간섭을 주지 않으면서 스펙트럼을 기회적으로 사용해야 하는 SU사용자 입장에서는 자신의 QoS를 보장받는 것이 또 하나의 과제이다. 본 논문에서는 PU사용자의 출현으로 SU사용자가 스펙트럼 핸드오프 해야할 경우, 가용 스펙트럼 홀 채널의 양이 부족할 때에는 요구 채널의 크기를 재협상하여, 가용 스펙트럼 홀의 크기 내에서 대역폭을 재할당하여 SU사용자 호의 손실률을 줄이는 방법을 제안한다. SU사용자는 스펙트럼 홀의 사용에서 우선권을 갖는 제1우선권 SU호와 품질의 재협상이 허용되는 제2우선권 SU호로 구분하고, 제1우선권 SU호에 대해서는 ARMA예측기법으로 PU사용자의 출현을 예측하여 스펙트럼 핸드오프에 필요한 자원을 우선적으로 예약하고, 제2우선권 SU호에 대해서 대역폭 협상을 통하여 대역폭을 재할당한다. 시뮬레이션결과 대역폭 재할당을 통해 SU호의 손실률과 시스템의 자원 이용률이 향상됨을 보인다.
심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다
시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.
Long term structural health monitoring has gained wide attention among civil engineers in recent years due to the scale and severity of infrastructure deterioration. Establishing effective damage indicators and proposing enhanced monitoring methods are of great interests to the engineering practices. In the case of bridge health monitoring, long term structural vibration measurement has been acknowledged to be quite useful and utilized in the planning of maintenance works. Previous researches are majorly concentrated on linear time series models for the measurement, whereas nonlinear dependences among the measurement are not carefully considered. In this paper, a new bridge health monitoring method is proposed based on the use of long term vibration measurement. A combination of the fundamental ARMA model and copula theory is investigated for the first time in detecting bridge structural damages. The concept is applied to a real engineering practice in Japan. The efficiency and accuracy of the copula based damage indicator is analyzed and compared in different window sizes. The performance of the copula based indicator is discussed based on the damage detection rate between the intact structural condition and the damaged structural condition.
반도체나 석유화학 공정과 같이 프로세스 중심의 장치 산업에서는 흔히 관측된 자료들 사이에 자기상관(Autocorrelation)이 존재하는데, 이러한 공정에 기존의 SPC(Statistical process control)를 적용하는 경우 공정의 평균 변화를 효과적으로 검출하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 특정 시계열 모형을 따르는 공정자료에 일정한 크기의 평균 변화가 발생할 때, 잔차는 시간의 흐름에 따라 그 평균이 달라지게 되는데, ARMA(1,1) 과정을 중심으로 평균의 변화 패턴을 소개하고, 이 결과를 바탕으로 공정의 작은 평균 변화를 검출할 수 있는 CUSUM(Cumulative sum) 관리도의 공정 자료가 갖는 시계열 모형의 형태와 관심 있는 공정 평균 변화의 폭을 고려하여 CUSUM 관리도의 설계 과정에서 필요한 참고값이 적절히 선택되어 사용되어야 함을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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