본 연구는 도시 발전에 따른 여러 가지 도시문제들을 예측하고 대처하기 위해 도시내 토지형태가 어떻게 변화되었는지 모니터하였다. 충주시가 촬영된 Landsat 위성영상을 대상으로 도로주변의 피복상태를 분석하고, 그 분포양상을 시계열로 비교분석하여 변화량을 계산하였다. 이를 위해 원격탐사의 공간분석기술과 GIS기술을 통합하여, 시각적으로 두 시기의 영상을 판독하고 정량적 면적변화를 추출하였다. 그 결과 위성자료와 지형공간정보들의 지속적인 분석과 통계분석을 통하여 도심지역의 발전 모형을 생성 할 수 있었다.
This paper presents the results of an experimental investigation on a vibration-based damage identification framework for a steel girder type and a truss bridge based on acceleration responses to operational loading. The method relies on sensor clustering-based time-series analysis of the operational acceleration response of the bridge to the passage of a moving vehicle. The results are presented in terms of Damage Features from each sensor, which are obtained by comparing the actual acceleration response from the sensors to the predicted response from the time-series model. The damage in the bridge is detected by observing the change in damage features of the bridge as structural changes occur in the bridge. The relative severity of the damage can also be quantitatively assessed by observing the magnitude of the changes in the damage features. The experimental results show the potential usefulness of the proposed method for future applications on condition assessment of real-life bridge infrastructures.
The purpose of this study is to provide the ideal forecasting model of cadastral survey work load through the Economeatric Analysis of Time Series, Granger Causality and VAR Model Analysis, it suggested the forecasting reference materials for the total amount of cadastral survey general work load. The main result is that the derive of the environment variables which affect cadastral survey general work load and the outcome of VAR(vector auto regression) analysis materials(impulse response function and forecast error variance decomposition analysis materials), which explain the change of general work load depending on altering the environment variables. And also, For confirming the stability of time series data, we took a unit root test, ADF(Augmented Dickey-Fuller) analysis and the time series model analysis derives the best cadastral forecasting model regarding on general cadastral survey work load. And also, it showed up the various standards that are applied the statistical method of econometric analysis so it enhanced the prior aggregate system of cadastral survey work load forecasting.
요일구성, 공휴일 및 윤년에 따른 영업일수 변동은 월별 또는 분기별 경제지표 일시적으로 변동시킴에 따라 지표분석의 교란요인으로 작용하고 있다. 본고에서는 경제지표에서 영업일수 변동의 효과를 RegARIMA모형 등으로 추정한 후 이를 원지표로부터 조정하였다. 그 결과 영업일수를 조정한 지표가 조정하지 않은 지표에 비해 경제지표의 기조적 움직음일 잘 나타내는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1133-1140
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2008
The goal of this paper is to analysis of the trend for stream quality in Gumi industrial complex with Winters' exponential smoothing method. It used the five different monthly time series data such as BOD, COD, TN, TP and EC from January 1998 to December 2006. The data of BOD, COD, TN, TP and EC are analyzed by time series method and forecasted the trends until December 2007. The stream qualities change for the better about BOD, COD, TN and TP, but the stream qualities resulted by EC is still serious.
Housing distribution rate in our country has been continuously increased with economic growth, but residential plans satisfying the demands of residents are still not perfect yet. The demands of residents can be predicted by analyzing the housing viewpoint of residents. And also, the housing viewpoint can change according to various environmental changes, so it's important for us to understand the trend of change. Therefore, the housing viewpoints of university students who will be subjective residents of houses in future were analyzed by observing change due to trend of time. Target for this study is female university students in 20s. A portion of previously presented material (Korean Home Economics Association 37,1, 67-78) was used as data for 1998 and a questionnaire with 171 female university students was conducted on December 2008 for data for 2008. The following result was drawn from examination of change in the housing viewpoint due to trend of time by comparing the housing viewpoint of university students between 1998 and 2008. First, importance of was decreased and importance of was increased in functions of residence. Second, Most students thought and regardless of the time passage as their opinions on housing. And also, most students considered a living room as the most important space inside of a house regardless of the time passage and the ratio of considering a living room as the most important space was more increased.
현재 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 이동 분산비를 사용하여 분산 변화점을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다룬다. 이동 분산비의 분포로서 F분포와 데이터에 의존하여 추정되는 실증적 분포를 제안한 후 상호비교를 통하여, 어느 방법이 시계열 데이터에서 분산의 변화점을 잘 탐지하는지 연구하였다.
Under the social conditions that an understanding of a men change socially and men's interests in their appearances are on the increase, this research intends to study and analyze the changes of people's sensibility of values on ads for men's cosmetics, which is said to be performed the social, cultural function reflecting the social consciousness, the value and the idea creating a new one. The documents for the research was sindonga. The documents were analyzed quantitatively in regard of contents of a linguistic expression and a visual expression showing on advertisements for man's cosmetics, a time series analysis. As a result of analyzing the consumption value through headline of an ad, the emotional value took the highest percentage extending whole periods. Beside emotional value, a time series analysis showed that social values appeared to the major themes in the 1970s, and functional values was important themes in 1980s, and the social values and functional values appeared equally during 1990-2002.
In this paper, weekly maximum power demand forecasting method in consideration of temperature estimation using a time series model was presented. The method removing weekly, seasonal variations on the load and irregularities variation due to unknown factor was presented. The forecasting model that represent the relations between load and temperature which get a numeral expected temperature based on the past 30 years(1961~1990) temperature was constructed. Effect of holiday was removed by using a weekday change ratio, and irregularities variation was removed by using an autoregressive model. The results of load forecasting show the ability of the method in forecasting with good accuracy without suffering from the effect of seasons and holidays. Percentage error load forecasting of all seasons except summer was obtained below 2 percentage. (author). refs., figs., tabs.
Traditional statistical process control(SPC) assumes that consective observations from a process are independent. In industrial practice, however, observations are ofter serially correlated. A common a, pp.oach to building control charts for autocorrelatd data is to a, pp.y classical SPC to the residuals from a time series model fitted. Unfortunately, one cannot completely escape the effects of autocorrelation by using charts based on residuals of time series model. For the detection of variance change in the process we propose a CUSUM of squares control chart which does not require the model identification. The proposed CUSUM of squares chart and the conventional control charts are compared by a Monte Carlo simulation. It is shown that the CUSUM of squares chart is more effective in the presence of dependency in the processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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