• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.354-367
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• 2010

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.852-860
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• 2014

본 논문에서 임펄스성 잡음의 유무를 검증하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 제안하는 이유는 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증의 단점으로 낮은 분류 성공률 및 높은 복잡도가 있기 때문이다. 이는 이론적으로 문제가 없으나 실제로 구현함에 있어 많은 문제를 야기한다. 먼저 기존의 검증 방법을 설명 후 제안하는 알고리즘을 설명한다. 이 알고리즘은 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증 방법의 이론적 배경으로부터 제안된다. 알고리즘의 효율성을 증명하기 위해 임펄스성 잡음의 샘플을 이용하여 실험 후, 검증 실패 확률을 조사한다. 검증 실패 확률에 기반한 실험 결과는 제안한 알고리즘의 효율성을 증명한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2019

원형 실린더를 주변 흐름에 관한 연구는 오랜 기간 유체역학 전 영역에서 모형실험이나 수치모형으로 광범위하게 연구되었다. 이 흐름은 하천의 교각이나, 바다의 시추선과 같은 수공구조물 주변에서 관측된다. 난류와 와류가 공존하는 복잡한 특성 때문에, 이 흐름은 수공학에서 유사이송, 세굴, 오염물 확산 등에 영향을 준다. 본 연구는 실험실 수로에 설치된 원형 실린더(D=9cm) 후방의 근접 와류 구간에서(x/D<5) 유속을 ADV로 측정한 후, 난류 특성을 Power Spectral Estimation(PSE)와 Singular Spectral Analysis(SSA) 방법으로 연구하였다. PSE는 샘플 스펙트럼의 한계를 보완하고자 자료를 분할하고, window 함수를 적용하여 ensemble 평균을 구하는 경험적 방법이다. PSE를 이용하여 스펙트럼을 계산한 결과, 주 흐름 및 횡방향 흐름은 Inertial subrange에서 Kolmogorov의 가정과 일치하는 추세를 보였다. 그러나 수심방향 흐름의 스펙트럼은 -5/3보다 빠르게 감소하는 추세를 보였다. Inertial subrange 스펙트럼에서 난류 에너지 소산율은 원형 실린더에서 멀어짐에 따라 감소하는 추세를 보였고, 주 흐름방향과 횡방향 흐름은 비슷한 크기를 보였다. 난류 에너지 소산율과 동점성계수를 이용하여 Kolmogorov 길이, 유속, 시간 스케일을 계산했다. 난류의 운동에너지를 계산하기 위해 Triple decomposition 방법 중 하나인 SSA를 적용하였다. SSA는 유속행렬을 이용하여 고윳값과 고유벡터를 계산하고, 유속에서 기여도가 큰 부분을 추출하는 방법이다. SSA를 통해 실린더 후방 흐름에서 와류 성분과 난류 성분을 나누었다. 횡방향 흐름은 강한 와류로 큰 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났지만, 주 흐름과 수심방향 흐름은 상대적으로 낮은 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났다. 와류를 제외한 흐름에서 난류 운동에너지는 실린더와 멀어짐에 따라 감소하고, 흐름 중앙에서(y/D=0) 가장 큰 값을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.