• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.183-201
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• 1997

본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.1 no.1
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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.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.9 no.5
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• pp.144-149
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• 2000

The demands for robotic and automatic system are continually increasing in manufacturing fields. There have been many studies to monitor and predict the system, but they have mainly focused upon measuring cutting force, and current of motor spindle, and upon using acoustic sensor, etc. In this study, time series sequence of cutting force was acquired by taking advantage of piezoelectric type tool dynamometer. Radial cutting force was obtained from it and was available for useful observation data. The parameter was estimated using PAA(parameter adaptation algorithm) from observation data. ARMA(auto regressive moving average) model was selected for system model and second order was decided according to parameter estimation. Uncorrelation test was also carried out to verify convergence of parameter.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.76-78
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• 1993

간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.23 no.2
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• pp.325-340
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• 1994

Effects of temporal aggregation on estimation for ARMA models are studied by investigating the Hannan & Rissanen (1982)'s procedure. The temporal aggregation of autoregressive process has a representation of an autoregressive moving average. The characteristic polynomials associated with autoregressive part and moving average part tend to have roots close to zero or almost identical. This caused a numerical problem in the Hannan & Rissanen procedure for identifying and estimating the temporally aggregated autoregressive model. A Monte-Carlo simulation is conducted to show the effects of temporal aggregation in predicting one period ahead realization.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.21 no.3
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• pp.245-251
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• 2014

Two exponential inequalities are established for a wide class of general weakly dependent sequences of random variables, called ${\psi}$-weakly dependent process which unify weak dependence conditions such as mixing, association, Gaussian sequences and Bernoulli shifts. The ${\psi}$-weakly dependent process includes, for examples, stationary ARMA processes, bilinear processes, and threshold autoregressive processes, and includes essentially all classes of weakly dependent stationary processes of interest in statistics under natural conditions on the process parameters. The two exponential inequalities are established on more general conditions than some existing ones, and are proven in simpler ways.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• v.4
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.669-673
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• 2006

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어서 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1282-1286
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• 2009

최근에 빈번하게 발생하는 집중호우로는 강우자료의 경향성에 영향을 주고 있다. 하지만, 우리나라의 강우관측기록이 충분하지 못하여 통계학적 경향성 분석은 유의한 결과를 보여주고 있지 않아, 확률강우량 산정시 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 49개지점중 4개의 지점을 선정하여 향후 경향성 여부를 분석하였다. 이들 관측자료가 가지는 경향성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 이를 위하여 Regression model, ARMA model을 이용하여 강우자료를 발생시켰으며, 발생된 강우자료는 Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test, Wald-Wolfowitz test를 사용하였다. 그 결과 거의 모든 지점에서 가까운 미래에 경향성을 갖게 될 것임을 알 수 있었다.

• Journal of Environmental Health Sciences
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• v.27 no.3
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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.