• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.85-88
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• 2021

제조 설비에서 짧은 주기로 수집된 제조 데이터는 시간 간격이 일정하지 않은 불규칙 샘플링 시계열이고 값이 불안정하여 큰 분산을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 단순이동평균법을 이용하여 불규칙 시계열의 시간 간격을 일정하게 보정함과 동시에 값의 분산을 줄이는 보정 기법을 제안하고, 제안된 보정 기법이 생산 설비의 이상탐지의 성능 향상에 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.355-363
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• 2009

본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1251-1260
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• 2021

This paper discusses missing data processing using simple moving average (SMA) and kalman filter. Also SMA and kalman predictive value are made a comparative study. Time series analysis is a generally method to deals with time series data in photovoltaic field. Photovoltaic system records data irregularly whenever the power value changes. Irregularly recorded data must be transferred into a consistent format to get accurate results. Missing data results from the process having same intervals. For the reason, it was imputed using SMA and kalman filter. The kalman filter has better performance to observed data than SMA. SMA graph is stepped line graph and kalman filter graph is a smoothing line graph. MAPE of SMA prediction is 0.00737%, MAPE of kalman prediction is 0.00078%. But time complexity of SMA is O(N) and time complexity of kalman filter is O(D²) about D-dimensional object. Accordingly we suggest that you pick the best way considering computational power.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.32-37
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• 1984

본 논문에서는 저역 통과 특성을 나타내는 것으로 알려져 있는 이동 평균 여파기의 마이크로프로세서 구성에 대한 실제적이고 간단한 기법을 연구한 것이다. 설계의 편의를 위하여 이동 평균 여파기에 대한 차단 주파수의 근사식과 필터링 알고리즘도 제시하였다. 상용 마이크로프로세서 Z-80을 사용한 실험 시스템의 몇 가지 실험결과를 제시했다. 고주파 잡음이 효과적으로 제거된 것이 확인되었으며 차단 주설수의 근사식의 결과는 실측결과와 거의 일치됨이 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.327-340
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• 2009

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제20권3호
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• pp.331-341
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• 2002

평면 이미지로부터 3차원 정보를 구하기 위해서는 스테레오 이미지가 필요하고, 움직이는 물체의 거동을 3차원적으로 측정하기 위해서는 스테레오 이미지의 정확한 동기가 필수적이다. 또한, 연속적인 거동측정을 위해서는 동시 촬영한 연속 스테레오 이미지가 필요하고, 위치추적의 자동화를 위해서는 영상 매칭이 그 해결책이다. 본 연구에서는 한 대의 비디오 카메라로 움직이는 물체의 연속 스테레오 이미지를 촬영하여, 영상 매칭에 의해 동일 대상물 및 동일 측점의 중심위치를 결정하고, DLT에 의해 3차원 위치를 해석하는 방법을 제시하였다.

• 한국가스학회지
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• 제18권1호
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• pp.8-16
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• 2014

본 연구에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하여 가스사고의 건수예측모델에 대하여 제시하였다. 가스사고 건수를 예측하기 위하여 단순이동평균법(3,4,5기간), 가중이동평균법 및 지수평활법을 적용해 본 결과, 4기간 이동평균법과 가중이동평균법에 의한 모델의 평균오차제곱합이 44.4와 43으로 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 가스사고 발생건수 예측시스템을 개발함으로서 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.505-510
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• 2014

NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.385-393
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• 2022

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.754-759
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• 1993

An adaptive model predictive control (AMPC) strategy using auto-regression moving-average (ARMA) models is presented. The characteristic features of this methodology are the small computer memory requirement, high computational speed, robustness, and easy handling of nonlinear and time varying MIMO systems. Since the process dynamic behaviors are expressed by ARMA models, the model parameter adaptation is simple and fast to converge. The recursive least square (RLS) method with exponential forgetting is used to trace the process model parameters assuming the process is slowly time varying. The control performance of the AMPC is verified by both comparative simulation and experimental studies on distillation column control.