• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권1호
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• pp.27-34
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• 2010

본 논문에서는 네트워크 트래픽의 수동적 측정치 분석을 통해 잘 알려진 장거리 상관관계가 광역 네트워크의 능동적 측정치에도 존재하는지 여부를 관련 분석법을 통하여 검정하고자 한다. 이를 위하여 PingER 프로젝트를 통하여 측정된 광역 네트워크 트래픽의 대표적인 능동적 측정치인 RTT(Round Trip Time)와 RTT의 변동성 시계열 데이터에 대하여 분석을 수행하였다. RTT 시계열 데이터는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈의 특성을 보였으며, RTT의 고차원 변화량으로 정의된 변동성은 로그정규분포를 따르며 변동성에 대한 장거리 상관관계는 고려하는 시간 간격이 짧은 경우 장거리 상관관계를 보이고, 시간 간격이 긴 경우에는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈를 따름을 밝혔다. 본 연구를 통해 볼 때 장거리 상관관계는 비단 패킷 도착의 시간 간격 등과 같은 수동적 측정뿐만 아니라 RTT와 같은 능동적 측정에서도 나타나는 특징이며, 특히 능동적 측정에는 수동적 측정에는 잘 나타나지 않는 1/f 노이즈 특성이 존재함을 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.449-462
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• 2016

본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.

• 대한수학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.963-974
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• 1995

We formulate central limit theorems for non-linear functionals of stationary Gaussian vector processes with long-range dependence.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권5호
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• pp.495-506
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• 2015

Volatility is a variation measure in finance for returns of a financial instrument over time. GARCH models have been a popular tool to analyze volatility of financial time series data since Bollerslev (1986) and it is said that volatility is highly persistent when the sum of the estimated coefficients of the squared lagged returns and the lagged conditional variance terms in GARCH models is close to 1. Regarding persistence, numerous methods have been proposed to test if such persistency is due to volatility shifts in the market or natural fluctuation explained by stationary long-range dependence (LRD). Recently, Lee et al. (2015) proposed a residual-based cumulative sum (CUSUM) test statistic to test volatility shifts in GARCH models against LRD. We propose a bootstrap-based approach for the residual-based test and compare the sizes and powers of our bootstrap-based CUSUM test with the one in Lee et al. (2015) through simulation studies.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.291-305
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• 2014

금융시계열 자료의 변동성에 나타나는 대표적인 현상 중에 지속성(persistence)이 있는데, 이를 설명하기 위하여 IGARCH 모형이 주로 사용된다. 최근에 변동성의 지속성은 변동성 변화와 장기억성에 기인한다는 사실이 많은 연구 결과에서 발표되고 있을 뿐만 아니라 장기억성은 변동성 변화로, 변동성 변화는 장기억성으로 보이게 되는 현상이 빈번히 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변동성의 지속성, 장기억성 및 변동성 변화를 구분하는 통계적인 방법론을 고려하였다. 이를 위해 GARCH 모형 잔차를 기반으로 하는 CUSUM 통계량을 도입하여, size 왜곡(distortion) 현상을 해결할 뿐만 아니라 우수한 검정력을 얻을 수 있음을 입증하였다. 한편 변동성 변화가 존재하는 경우 변화점 추정이 중요해 지는데, 이를 위해 GARCH 모형을 기반으로 한 AIC 방법과 BIC 방법을 비교하였다. 다양한 모의실험과 실증자료를 분석하여 우리가 제안하는 잔차 기반의 CUSUM 통계량의 우수성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.987-998
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• 2013

이 논문에서는 한국의 대기질을 결정하는 중요한 수치인 미세먼지(PM10)에 대한 통계적 고찰을 한다. 2011년 매시 관찰된 자료 분석을 토대로 미세먼지가 매우 높은 시차에서도 강한 양의 상관관계를 가지는 장기 종속 시계열의 특징을 보임을 밝힌다. 또한 주변분포는 꼬리가 두터운 모형으로서 로그-정규분포보다는 일반화 파레토 분포가 훨씬 더 자료를 잘 적합함을 보인다. 하지만 이러한 높은 상관관계는 종종 단순한 평균변화 모형에 의한 그럴듯싸한 가짜 효과에 기인하기도 하여 통계모형을 세우는데 많은 혼동을 준다. 따라서 이 논문에서는 강한 종속성이 장기 종속 시계열에 의한 것인지 아니면 비정상 평균변화에 의한 것인지 근본적인 물리적 모형에 대한 논의를 통계적인 가설 검정을 통해 살펴본다. 그 결과 미세먼지의 강한 종속성은 구조변화에의한 착시 효과임을 밝힌다.

• 센서학회지
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• 제21권6호
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• pp.420-424
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• 2012

We have investigated temperature dependence and long-term change of humidity measurement from 32 relative humidity sensors. The readings of the humidity sensors depended not only the reference humidity, but also temperature of the chamber. Approximately, the temperature dependence of the humidity sensor in average was 0.05 %R.H./$^{\circ}C$ in the temperature range from $5^{\circ}C$ to $55^{\circ}C$. For humidity sensors that have an internal temperature compensation circuit, the resulting temperature dependence was weaker by 20%. It should be also noted that for the humidity sensors used in this work underwent ${\pm}3$ %R.H. change per year for level of confidence of 95%. The users of relative humidity sensors may refer this value as a minimum change when they set the calibration interval of the humidity sensors.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권1호
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• pp.1-13
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• 2017

This manuscript summarized advances in bootstrap methods for long-range dependent time series data. The stationary linear long-memory process is briefly described, which is a target process for bootstrap methodologies on time-domain and frequency-domain in this review. We illustrate time-domain bootstrap under long-range dependence, moving or non-overlapping block bootstraps, and the autoregressive-sieve bootstrap. In particular, block bootstrap methodologies need an adjustment factor for the distribution estimation of the sample mean in contrast to applications to weak dependent time processes. However, the autoregressive-sieve bootstrap does not need any other modification for application to long-memory. The frequency domain bootstrap for Whittle estimation is provided using parametric spectral density estimates because there is no current nonparametric spectral density estimation method using a kernel function for the linear long-range dependent time process.

• 한국대기환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.275-284
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• 2002

Atmospheric concentrations of organochlorine pesticides (OCPs) in Seoul, South Korea between July 1999 and May 2000 were determined to investigate concentration distribution in air, relationship between concentrations and meteorological conditions, and apportionment of sources e.g. local sources (air- surface exchange) and long range transport. Endosulfan and $\alpha$-HCH were the highest concentrations in atmosphere with values typcally ranging from 10s to l00s of pg/㎥. These high concentrations may be attributed to their usage, period and chemical property (Koa). All OCPs also showed elevated levels during the summer and were positively correlated with temperature. This would suggest that a seasonal enhancement was due to (re)volatilization from secondary sources and application during the warmer months. The temperature dependence of atmospheric concentrations of OCPs were investigated using plots of the natural logarithm of partial pressure (In P) vs reciprocal mean temperatures (1/T), and environmental phase-transition energies were calculated for each of the pesticides. For OCPs, temperature dependence was statistically significant (at the 99.99% confidence level) and temperature accounted for 35~95% of the variability in concentrations. The relatively higher slopes and phase-transition energies for $\alpha$-, ${\gamma}$-chlordane, endosulfan and endosulfan sulfate suggested that volatilization from local sources influenced their concentrations. The relatively lower those for $\alpha$-, ${\gamma}$-HCH, p, p'-DDE and heptachlor epoxide also suggested that volatilization from local sources and long range transport influenced their concentrations.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.639-645
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• 2009

Fractional Brwonian motion(fBm) has properties of behaving tails and exhibiting long memory while remaining Gaussian. In particular, it is well known that interest rates show some long memories and non-Markovian. We present no aribitrage condition for HJM model under the multi-factor fBm reflecting the long range dependence in the interest rate model.