• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.517-524
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• 2017

스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제30권4호
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• pp.241-246
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• 2013

We have investigated drought periodicities occurred in Seoul to find out any indication of relationship between drought in Korea and solar activities. It is motivated, in view of solar-terrestrial connection, to search for an example of extreme weather condition controlled by solar activity. The periodicity of drought in Seoul has been re-examined using the wavelet transform technique as the consensus is not achieved yet. The reason we have chosen Seoul is because daily precipitation was recorded for longer than 200 years, which meets our requirement that analyses of drought frequency demand long-term historical data to ensure reliable estimates. We have examined three types of time series of the Effective Drought Index (EDI). We have directly analyzed EDI time series in the first place. And we have constructed and analyzed time series of histogram in which the number of days whose EDI is less than -1.5 for a given month of the year is given as a function of time, and one in which the number of occasions where EDI values of three consecutive days are all less than -1.5 is given as a function of time. All the time series data sets we analyzed are periodic. Apart from the annual cycle due to seasonal variations, periodicities shorter than the 11 year sunspot cycle, ~ 3, ~ 4, ~ 6 years, have been confirmed. Periodicities to which theses short periodicities (shorter than Hale period) may be corresponding are not yet known. Longer periodicities possibly related to Gleissberg cycles, ~ 55, ~ 120 years, can be also seen. However, periodicity comparable to the 11 year solar cycle seems absent in both EDI and the constructed data sets.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.981-993
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• 2015

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.

• 대기
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• 제15권2호
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• pp.101-118
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• 2005

Atmospheric ozone changes temporally and spatially according to both anthropogenic and natural causes. It is essential to quantify the natural contributions to total ozone variations for the estimation of trend caused by anthropogenic processes. The aims of this study are to understand the intrinsic natural variability of long-term total ozone changes and to estimate more reliable ozone trend caused by anthropogenic ozone-depleting materials. For doing that, long-term time series for Seoul of monthly total ozone which were measured from both ground-based Dobson Spectrophotometer (Beck #124)(1985-2004) and satellite TOMS (1979-1984) are analyzed for selected period, after dividing the whole period (1979~2004) into two periods; the former period (1979~1991) and the latter period (1992~2004). In this study, ozone trends for the time series are calculated using multiple regression models with explanatory natural oscillations for the Arctic Oscillation(AO), North Atlantic Oscillation(NAO), North Pacific Oscillation(NPO), Pacific Decadal Oscillation(PDO), Quasi Biennial Oscillation(QBO), Southern Oscillation(SO), and Solar Cycle(SC) including tropopause pressure(TROPP). Using the developed models, more reliable anthropogenic ozone trend is estimated than previous studies that considered only QBO and SC as natural oscillations (eg; WMO, 1999). The quasi-anthropogenic ozone trend in Seoul is estimated to -0.12 %/decade during the whole period, -2.39 %/decade during the former period, and +0.10 %/decade during the latter period, respectively. Consequently, the net forcing mechanism of the natural oscillations on the ozone variability might be noticeably different in two time intervals with positive forcing for the former period (1979-1991) and negative forcing for the latter period (1992-2004). These results are also found to be consistent with those analyzed from the data observed at ground stations (Sapporo, Tateno) of Japan. In addition, the recent trend analyses for Seoul show positive change-in-trend estimates of +0.75 %/decade since 1997 relative to negative trend of -1.49 %/decade existing prior to 1997, showing -0.74 %/decade for the recent 8-year period since 1997. Also, additional supporting evidence for a slowdown in ozone depletion in the upper stratosphere has been obtained by Newchurch et al.(2003).

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.128-134
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• 2022

낙동강 하굿둑은 올해 2022년 해수 유입기간을 매월 대조기마다로 확대, 하굿둑 상류 15 km 이내로 기수역 조성을 목표로 운영되고 있다. 목표 기수역 조성구간 및 염수피해 방지를 위한 신속한 의사결정을 위해 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 Long Short-Term Memory(LSTM)을 적용하여 낙동대교(하굿둑 상류 약 5 km)지점의 염분 예측을 수행하였다. 창녕·함안보 방류량 등 낙동강 하구역의 시·공간적 특성을 반영하기 위한 입력데이터를 구축하였으며, Sequence length에 따른 정도 변화를 통해 낙동강 하구역의 수리학적 특성을 고려한 최적모델을 구축하였다. 예측 정확도는 결정계수(R-squred)와 RMSE(root mean square error) 이용하여 통계분석을 실시하였으며. Sequence length가 12일 때 R-squred 0.997, RMSE 0.122로 가장 정도가 높았으며, 선행 예측시간은 12시간 간격까지 R -squred 0.93 이상으로 높은 정도를 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.137-145
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• 2020

The aim of this study is to find out the time-series nexus of public debt and economic growth in Malaysia. For an upper-middle income country, Malaysia had experienced over 50% ratio of debt to GDP since 2009 until now. The question arises is whether this trend is healthy to the economy. With a focus into the debt-to-GDP ratio from 1970-2015, this study investigates the short-run and long-run relationship between public debt and economic growth in Malaysia. This study used secondary data by collecting time-series data (1970-2015) from the World Bank Data and Bank Negara Malaysia. Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model is applied in this study to examine the relationship between debt and economic growth. Based on ARDL framework, it shows that there is a long-run effect between the debt and economic growth in Malaysia. While the significance value of Error Correction Term shows that there is a long-run adjustment in the short run. Generally, this study found government expenditures, in the long run, strongly influence the GDP per capita. Through the findings, the government expenditures could increase the GDP per capita. The study also reveals that any increment of the debt ratio will result in reduction of the GDP per capita.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.90-90
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• 2011

Long-term nonstationary oscillations (NSOs) are commonly observed in hydrological and climatological data series such as low-frequency climate oscillation indices and precipitation dataset. In this work, we present a stochastic model that captures NSOs within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.833-842
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• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.21-27
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• 2021

The financial sector is one of the most important building blocks of the economy. When this sector efficiently implemented a well-crafted program on banking and financial system to translate financial activities to income-generating activity, economic growth will be realized. Hence, this study analyzed the effect of financial intermediation on economic growth and the existence of cointegrating relationship using time-series data from 1986 to 2015. The influence of financial intermediation in terms of bank credit to bank deposit ratio, private credit, and stock market capitalization and time trend to economic growth was estimated using ordinary least squares (OLS) multiple regression. The results showed that all the financial intermediation indicators and time trend exert significant effect on Gross Domestic Product (GDP) per capita. The positive sign of the time trend indicates that there is an upward trend in GDP per capita averaging approximately 0.06 percent annually. Furthermore, the cointegration test using the Johansen procedure revealed that there is a presence of long-term equilibrium relationship between financial intermediation and time trend and economic growth, and rules out spurious regression results. This study established the idea that financial intermediation in the Philippines has a significant and vital role in stimulating growth in the economy.