• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.573-589
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• 2023

조각별 선형 추세 모형에서의 변화점은 1차 차분한 시계열의 평균 변화점과 일치한다. 그러므로 1차 차분한 시계열의 평균 변화점을 탐색하면 조각별 선형 추세 모형의 변화점을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 사실에 근거하여 원 시계열이 아닌 1차 차분한 시계열의 단순이동평균을 이용하여 원 시계열의 기울기가 변하는 변화점을 탐색하는 방법을 제안하고, 이에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 오차항들이 서로 독립인 경우뿐만 아니라 오차항들 사이에 강한 양의 자기상관이 존재하는 경우에도 변화점의 개수를 잘 추정하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.889-898
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• 2017

In this research multiple change-points estimation for South Korean electricity generation data is considered. We analyze the South Korean electricity data via deterministically trending dynamic time series model with multiple structural changes in trends in a Bayesian approach. The number of change-points and the timing are unknown. The goal is to find the best model with the appropriate number of change-points and the length of the segments. A genetic algorithm is implemented to solve this optimization problem with a variable dimension of parameters. We estimate the structural change-points for South Korean electricity generation data and Nile River flow data additionally.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.369-388
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• 2023

In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.

• 한국환경과학회지
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• 제18권4호
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• pp.369-374
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• 2009

To examine the trend on the flowering time in some weather flora including Prunus serrulata var. spontanea, Cosmos bipinnatus, and Robinia pseudo-acacia in Busan, the changes in time series and rate of flowering time of plants were analyzed using the method of time series analysis. According to the correlation between the flowering time and the temperature, changing pattern of flowering time was very similar to the pattern of the temperature, and change rate was gradually risen up as time goes on. Especially, the change rate of flowering time in C. bipinnatus was 0.487 day/year and showed the highest value. In flowering date in 2007, the difference was one day between measurement value and prediction value in C. bipinnatus and R. pseudo-acacia, whereas the difference was 8 days in P. mume showing great difference compared to other plants. Flowering time was highly related with temperature of February and March in the weather flora except for P. mume, R. pseudo-acacia and C. bipinnatus. In most plants, flowering time was highly related with a daily average temperature. However, the correlation between flowering time and a daily minimum temperature was the highest in Rhododendron mucronulatum and P. persica, otherwise the correlation between flowering time and a daily maximum temperature was the highest in Pyrus sp.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.351-360
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• 2013

MODIS NDVI 시계열 자료에 하모닉 분석을 적용하면 계절에 따른 식생의 연간 변화 패턴을 이해할 수 있다. 하모닉 분석은 시간에 따라 형성된 시계열 자료의 복잡한 파형의 형태를 일련의 정현파 파형(sinusoidal waves)의 합으로 분해하고 진폭과 위상으로 정의되는 각 파형의 특성을 통해 시계열 자료의 패턴을 분석하는 방법이다. 본 논문은 NDVI 시계열 자료에 하모닉 모형을 적용하여 각 구성 성분의 진폭과 위상을 측정하고 이러한 파라미터들의 변화를 분류하여 식생의 연간 변화를 탐지하는 방법론을 제안하고 있다. 이를 통해 장기간에 걸친 식생 변화 지역을 모니터링할 수 있고 또한, 이 과정에서 하모닉 모형을 통해 미관측 자료나 노이즈 자료를 복원하여 시계열자료를 재구축할 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 자료를 통해 하모닉 분석의 유용성에 대해 테스트하였고, 2006년부터 2012년까지 총 7년간 북한 개마고원 부근의 MODIS NDVI 식생 자료에 하모닉 모형을 적용하여 연간 변화 지역을 탐지하고 연간 식생변화지역맵을 작성하였다. 이렇게 작성된 연간 식생변화지역맵은 장기적인 식생변화 모니터링을 위한 기초 맵으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Display
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• 제10권4호
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• pp.188-194
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• 2009

Conventional stereoscopic (3D) displays using binocular parallax generate unnatural conflicts between convergence and accommodation. These conflicts can affect the observer's ability to fuse binocular images and may cause visual fatigue. In this study, time series changes in visual fatigue and depth sensation when viewing stereoscopic images with changing parallax were examined. In particular, the physiological changes, including the subjective symptoms of visual fatigue, when viewing five parallax conditions, were examined. Then a comparative analysis of the 2D and 3D conditions was performed based on the visual function. To obtain data regarding the visual function, the time series changes in the spontaneous-blinking rate before and during the viewing of 3D images were measured. The time series change results suggest that 2D and 3D images cause significantly different types of visual fatigue over the range of binocular disparity.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.135-138
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• 2005

In this paper, we consider the problem of testing for parameter change in time series models based on a cusum of squares. Although the test procedure is well-established for the mean and variance in time series models, a general parameter case was not discussed in literatures. Therefore, here we develop the cusum of squares type test for parameter change in a more general framework. As an example, we consider the change of the parameters in an RCA(1) model. Simulation results are reported for illustration.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.161-167
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• 2015

시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1067-1077
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• 2008

하천유량의 시간적 추세에 대한 이해는 자연환경이나 인간사회를 위한 하천관리 및 수자원계획에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 기온, 강수, 유량 그리고 농업, 홍수방지활동, 저수지 및 유역간의 물이동 등과 같은 하천의 이용은 결과적으로 하천의 흐름에 반영되게 된다. 수자원 시설물 설계에서 받아들여지는 시계열 상에서 수문기상학적 특성이 불변하다는 가정은 기후변화나 하천교란에 의해 더 이상 타당하지 않을 수 있다. 그러므로 수문시계열에서 변화 특성을 검증하고 기술하는 것은 하천관리에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 섬진강에서 인위적 유량교란에 의한 유량 변동성 검정을 통계해석에 기반을 둔 단일변수와 집단변수, 그리고 시계열 분석방법으로 구분하여 수행하였다. 검정 결과, 현재 섬진강 수계의 연 유량계열은 동질성을 유지하고 있으나 갈수기 유량계열에서는 변동성이 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2004년도 임시총회 및 추계학술발표회
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• pp.113-114
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• 2004

In order to classify the groundwater recharge characteristics in an urban area, a time series analysis of groundwater level data was performed. For this study, the daily groundwater level data from 35 monitoring wells were collected for 3 years (Fig. 1). The use of the cross-correlation function (CCF), one of the time series analysis, showed both the close relationship between rainfall and groundwater level change and the lag time (delay time) of groundwater level fluctuation after a rainfall event. Based on the result of CCF, monitored wells were classified into two major groups. Group I wells (n=10) showed a fast response of groundwater level change to rainfall event, with a delay time of maximum correlation between rainfall and groundwater level near 1 to 7 days. On the other hand, the delay time of 17-68 days was observed from Group II wells (n=25) (Fig. 1). The fast response in Group I wells is possibly caused by the change of hydraulic pressure of bedrock aquifer due to the rainfall recharge, rather than the direct response to rainfall recharge.