전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1203-1214
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2016
비만은 그 자체가 질병이면서 다른 질병의 위험인자로 사회경제학적 요인과 관련성이 높다. 급증한 국내 비만인구에 대한 사회적 차원에서의 예방을 위하여 비만과 연관성이 있는 사회경제적 요인을 파악하는 것이 중요하다. 특히, 비만과 사회경제학적 요인간의 연관성은 성별에 따라 상이할 수 있으며 지역적 변동성 역시 존재한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 고려하여 비만율에 영향을 미치는 사회경제적 요인의 효과를 성별에 따라 추정하고자 한다. 공간적 상관성을 설명하기 위하여 베이지안 접근법을 기반으로 한 조건부 자기회귀모형을 고려하였다. 실증예제로 2010년 서울시 25개 자치구별 비만율 자료에 대하여 제안한 공간 모형과 공간적 상관성을 고려하지 않은 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관성을 고려한 모형이 모형의 적합도와 예측력 측면에서 더 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.
본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 차세대 이동통신 수송망에서 트래픽 클래스별 서비스 품질 요구 사항을 고려한 효율적인 대역폭 재할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 유선망 트래픽 클래스를 실시간 클래스와 비시실시간 클래스로 구분하여 무선망 계층에서 정의된 서비스 품질 클래스를 유선망 트래픽 클래스로 매핑시킨 후 실시간 트래픽 클래스가 비실시간 트래픽 클래스의 유휴 자원을 동적으로 사용하도록 한다. 제안 기법은 운영자가 지정한 패킷 손실율과 Auto-Regressive(AR) 시계열 모델을 이용하여 주기적으로 비실시간 트래픽 클래스의 향후 필요 대역폭을 예측하며 유휴 대역폭이 발생하는 경우에만 이를 실시간 트래픽 클래스에 동적으로 할당함으로써 비실시간 트래픽 클래스의 패킷 손실율을 보장함과 동시에 시스템의 대역폭 이용율을 향상시킨다. 본 논문에서는 실제 측정된 인터넷 트래픽을 비실시간 트래픽 클래스로 이용하여 제안 기법은 링크 대역폭의 효율을 증가시켜 실시간 트래픽의 수용량을 증가시킴과 동시에 모든 시 구간에서 비실시간 트래픽 클래스에 원하는 패킷 손실율을 보장할 수 있음을 검증하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.109-116
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2020
The study examines the nexus between financial development and economic growth in India during Q1: 1996 to Q3: 2018. This study employs time-series data of real GDP and ratio of broad money to GDP as a proxy for economic and financial development, respectively. The data are obtained from RBI database on the Indian economy. All variables are seasonally adjusted using X12-arima technique and expressed in natural logarithm form. Non-linear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) bound test has been used to check for cointegrating relationship of these two variables. Empirical findings suggest that, unlike in the short run, in the long run financial development does impact economic growth positively. Further, a symmetric effect of positive and negative components of financial development is found for the Indian economy, whereas the effect of control variable like exchange rate and trade openness is in consonance with common economic intuition. Exchange rate is in consonance with intuitive economic logic that a fall in exchange rate makes exports cheaper and increases the quantity of export, which improves the balance of payment and leads to a rise in aggregate demand, hence improves economic growth. This paper contributes to the existing literature on India by breaking down financial indicator into positive and negative components to examine the finance-growth relationship.
We propose a method for estimating coefficients of AR (autoregressive) model which named MLPAR (Maximum Likelihood of Pearson system for Auto-Regressive model). In the present method for estimating coefficients of AR model, there is an assumption that residual or error term of the model follows the normal distribution. In common cases, we can observe that the error of AR model does not follow the normal distribution. So the normal assumption will cause decreasing prediction accuracy of AR model. In the paper, we propose the MLPAR which does not assume the normal distribution of error term. The MLPAR estimates coefficients of auto-regressive model and distribution moments of residual by using pearson distribution system and maximum likelihood estimation. Comparing proposed method to auto-regressive model, results are shown to verify improved performance of the MLPAR in terms of prediction accuracy.
As the equipment of the military has recently become more sophisticated and expensive, the cost of purchasing spare parts is also steadily increasing. Therefore, demand forecast accuracy is also becoming an issue for the effective execution of the spare parts budget. This study predicts the demand by using the data of spare parts consumption of the KF-16C fighter which is being operated in the Republic of Korea Air Force. In this paper, SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is applied to seasonal data after dividing the spare parts consumptions into seasonal data and non-seasonal data. Proposing new methods, Majority Voting and Hybrid Method, to the non-seasonal data which consists of spare parts of low consumption with unclear pattern, We want to prove that the demand forecast accuracy of spare parts improves.
Dynamic and static analyses of existing structures are very important to obtain reliable information relating to actual structural properties. For this purpose a series of material test, dynamic test and static collapse test of the existing two brick chimneys, in Tokoname, are carried out. From the material tests, Young's modulus and compressive strength of the brick used for these chimneys are estimated to be 3200 MPa and 7.5 MPa, respectively. The results of static collapse test of the existing two brick chimneys are discussed in this paper and composed with the results from FEA (Finite Element analysis). From the results of dynamic tests, the fundamental frequencies of Howa and Iwata brick chimneys are estimated to be about 2.69 Hz and 2.93 Hz, respectively. Their natural modes are identified by ARMAV (Autoregressive Moving Average Vectors) model. On the basis of the static and dynamic experimental tests, a numerical model has been prepared. According to the European code (Eurocode n. 8: "Design of structures for earthquake resistance") non-linear static (Pushover) analysis of the two chimneys is carried out and they seem to be vulnerable to earthquakes with 0.25 to 0.35 g.
The purpose of this study is to propose the general method for evaluating the equivalent damping ratios of a structure with supplemental response control dampers. We define Lyapunov function of which derivative can be expressed in autoregressive form and evaluate the equivalent damping ratios by using Lyapunov function and its derivative. This Lyapunov function may be called as generalized structural energy. In this study, it is assumed that the response of a structure is stationary random process and control dampers do not affect the modal shapes of a structure, and the structure has proportional damping. Proposed method can be used to get the equivalent damping ratios of a structure with non-linear control dampers such as friction dampers as well as linear control dampers. To show the effectiveness of the proposed method. we evaluate the equivalent damping ratios of a structure with viscous dampers. AMDs. and friction dampers. The equivalent damping ratios from proposed method are compared to those from eigenvalue analysis for linear control dampers. and those from time history analysis for non-linear control dampers. respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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