• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권2호
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• pp.145-156
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• 2023

Trajectory of ballistic missile is defined by inherent flight dynamics, which decided range and maneuvering characteristics. It is crucial to predict range and maneuvering characteristics of ballistic missile in KAMD (Korea Air and Missile Defense) to minimize damage due to ballistic missile attacks, Nowadays, needs for applying AI(Artificial Intelligence) technologies are increasing due to rapid developments of DNN(Deep Neural Networks) technologies. To apply these DNN technologies amount of data are required for superviesed learning, but trajectory data of ballistic missiles is limited because of security issues. Trajectory data could be considered as multivariate time series including many variables. And augmentation in time series data is a developing area of research. In this paper, we tried to augment trajectory data of ballistic missiles using recently developed methods. We used TimeVAE(Time Variational AutoEncoder) method and TimeGAN(Time Generative Adversarial Networks) to synthesize missile trajectory data. We also compare the results of two methods and analyse for future works.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.747-757
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• 2017

본 논문은 다변량 실현 변동성 계산에서 주기 선택 방안에 대해 연구하고 있다. 고빈도(high frequency) 시계열 자료에 기초한 일간 변동성인 실현변동성을 계산하고 차원 축소 방법인 주성분을 도입하였다. Cholesky 모형을 포함한 다양한 다변량 변동성모형을 주성분을 통해 비교하였으며 KOSPI/삼성전자/현대차 고빈도 수익률 자료를 이용하여 예시하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제16권3호
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• pp.369-376
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• 2007

This study was conducted to evaluate water quality in coastal sea of Kunsan using multivariate analysis. The analysis data in Coastal Sea of Kunsan use of surveyed data by the NFRDI from April 2000 to November 2002. Twelve water Quality parameter were determined on each sample. The results was summarized as follow ; Water quality in coastal sea of Kunsan could be explained up to 62.782% by four factors which were included in loading of nitrogen-nutrients by Keum river(24.688%), suspended solids variation (12.180%), seasonal climate variation (18.367%) and variation of DIP (10.546%). To analyze spatially and monthly variation by factor score, it was divided by inner area and outer area spatially, and spring and summer monthly. The result of time series analysis by factor score, inner area of Kunsan coastal sea(St.1 and St. 2) was the most affected by nitrogen-nutrient and suspended solids due to runoff by Keum river. It could be suggested from these results that it is important to reduce tile pollution loads from Kuem river for the control of the water quality in coastal sea of Kunsan.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.473-481
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• 2010

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제11권4호
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• pp.17-29
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• 2021

Purpose: The aim of this study is to explore the dynamic linkage between conditional stock market volatility and macroeconomic uncertainty of Bangladesh. Research design, data, and methodology: This study uses monthly data covering the time period from January 2005 to December 2018. A comprehensive set of macroeconomic variables, namely industrial production index (IP), consumer price index (CPI), broad money supply (M2), 91-day treasury bill rate (TB), treasury bond yield (GB), exchange rate (EX), inflow of foreign remittance (RT) and stock market index of DSEX are used for analysis. Symmetric and asymmetric univariate GARCH family of models and multivariate VAR model, along with block exogeneity and impulse response functions, are implemented on conditional volatility series to discover the possible interactions and causal relations between macroeconomic forces and stock return. Results: The analysis of the study exhibits time-varying volatility and volatility persistence in all the variables of interest. Moreover, the asymmetric effect is found significant in the stock return and most of the growth series of macroeconomic fundamentals. Results from the multivariate VAR model indicate that only short-term interest rate significantly influence the stock market volatility, while conditional stock return volatility is significant in explaining the volatility of industrial production, inflation, and treasury bill rate. Conclusion: The findings suggest an increasing interdependence between the money market and equity market as well as the macroeconomic fundamentals of Bangladesh.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2022

This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.73-82
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• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.261-270
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• 2009

주식 수익률, 환율 등과 같은 금융 자료를 이해하는데 있어서 최근의 국제 금융위기를 통해 더욱 중요해진 이슈는 바로 변동성(volatility)이다. 변동성(조건부 이분산성)에 대한 모형은 Engle (1982)의 ARCH 모형과 Bollerslev (1986)의 GARCH 모형을 시작으로 수만은 연구가 이루어졌으며 특히 금융 시계열 분석에서는 시계열 자료들 간의 변동성을 함께 모형화 하는 MGARCH(multivariate GARCH) 모형이 널리 이용되고 있다. 추정된 MGARCH 모형들은 그 자체로서 여러 개의 변동성들 간의 시간에 따른 동적인 관계를 설명해주는 데 유용할 뿐만 아니라 추정된 (조건부)상관계수들은 hedge ratio 계산 또는 VaR 계산 등과 같이 금융시장에 대한분석에도 이용되고 있다. 본 논문에서는 국내 14개 최신 주가자료에 대한 MGARCH 분석을 수행하고 연관된 사후검증(back-testing)을 통해 MGARCH 모형들을 평가하고 있으며 사후검증 수치를 얻기 위한 S-PLUS 프로그램을 수록하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권11호
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• pp.1017-1025
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• 2006

This study was conducted to evaluate characteristic of water duality in coastal sea of Incheon using a multivariate analysis. The analysis data in coastal sea of Incheon was aquired by the NFRDI data which was surveyed from March 1997 to November 2003. Eleven water quality parameters were determined on each survey The results were summarized as follow : Water quality in Incheon coastal sea could be explained up to 64.62% by three factors which were included in loading of fresh water and nutrients by the land(36.98%), seasonal variation(16.19%), and internal metabolism (11.24%). The results of time series analysis by factor score, in case of factor 1, station 1 influenced by Han river was shown to high factor score and station 3 located by outer sea was shown to low factor score. In case of factor 2, station 1 was appeared to high variation and station 3 was appeared to low variation. The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, station 1 which affected by Han river and station 4 which affected by sewage treatment plant was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In yearly cluster analysis, three group was classified and water quality in 2003 years due to high precipitation was different to another year. It could be suggested from these results that it is important to control discharge of fresh water by Han rivet and sewage treatment plant for water quality management of coastal sea of Incheon.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.13-20
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• 2023

본 논문에서는 LSTM-Autoencoder 기반 특징추출과 재구성 데이터를 이용한 수온 예측 방법을 제안한다. 냉수대 현상이 발생한 동해 낙산 지역의 해수면 수온과 수온에 영향을 미치는 풍향, 풍속 등 다변량 시계열 데이터를 이용하고, LSTM-Autoencoder 모델을 이용하여, 원본 데이터의 차원 축소를 통해 추출된 특징 데이터를 원본 데이터의 다변수 데이터로 결합한 데이터, 복원 데이터, 원본 데이터 총 3가지를 사용한다. 수온 예측을 위해 LSTM 모델에 3가지 데이터를 학습하고, 정확도를 평가한 결과 MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%으로 LSTM-Autoencoder의 특징추출을 이용한 수온 예측 정확도가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 냉수대와 같이 해수면 수온 변화가 급변하는 구간의 예측 정확도를 높여, 자연재해의 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.