• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.687-708
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• 2003

VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.

• 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.

• International Journal of Contents
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• 제17권3호
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• pp.1-14
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• 2021

Since the outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, a lot of efforts have been made in the field of data science to help combat against this disease. Among them, forecasting the number of cases of infection is a crucial problem to predict the development of the pandemic. Many deep learning-based models can be applied to solve this type of time series problem. In this research, we would like to take a step forward to incorporate spatial data (geography) with time series data to forecast the cases of region-level infection simultaneously. Specifically, we model a single spatio-temporal graph, in which nodes represent the geographic regions, spatial edges represent the distance between each pair of regions, and temporal edges indicate the node features through time. We evaluate this approach in COVID-19 in a Korean dataset, and we show a decrease of approximately 10% in both RMSE and MAE, and a significant boost to the training speed compared to the baseline models. Moreover, the training efficiency allows this approach to be extended for a large-scale spatio-temporal dataset.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.111-117
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• 2023

시간-공간적 의존성을 모두 고려하는 방법으로 그래프 신경망과 순환 신경망을 함께 사용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 그래프 신경망은 새롭게 활발히 연구되고 있는 분야이다. 서울시 자전거 대여 서비스(일명 따릉이)는 서울시 곳곳에 대여소를 갖추고 있으며 각 대여소에서 대여 정보가 충실하게 기록되어 있는 시계열 자료이다. 각 대여소의 대여 정보는 시간에 따른 주기성을 보이는 시간적인 특성을 갖추고 있으며, 지역적인 특성도 대여 현황에 큰 영향을 미치리라고 생각된다. 지역적 상관관계는 그래프 신경망을 이용하여 잘 이해할 수 있다. 이 연구에서는 서울시 자전거 대여 서비스의 시계열 데이터를 그래프로 재구성하고 그래프 신경망과 순차 신경망을 결합한 대여 예측 모델을 개발하였다. 시간에 따른 주기성과 같은 시간 특성과 지역적인 특성 및 각 대여소의 중요도 정도를 고려하였다. 대여소의 중요도 정도는 대여량 예측에 중요한 인자로 사용됨을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.149-156
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• 2021

Gambling negatively affects the economy, and it brings unwanted financial, social, and health outcomes to gamblers. On the one hand, unemployment is argued to be a leading cause of gambling. On the other hand, gambling can cause unemployment in the second-order via gambling-induced poor health, falling productivity, and crime. In terms of significant effects, previous studies were able to establish an association, but not causality. The current study examines the time-sequence and contemporaneous causalities between lottery gambling and unemployment in Thailand. The Granger causality and directed acyclic graph (DAG) tests employ time-series data on gambling- and unemployment-related Google Trends indexes from January 2004 to April 2021 (208 monthly observations). These tests are based on the estimates from a vector autoregressive (VAR) model. Granger causality is a way to investigate causality between two variables in a time series. However, this approach cannot detect the contemporaneous causality among variables that occurred within the same period. The contemporaneous causal structure of gambling and unemployment was identified via the data-determined DAG approach. The use of time-series Google Trends indexes in gambling studies is new. Based on this data set, unemployment is found to contemporaneously cause gambling, whereas gambling Granger causes unemployment. The causalities are circular and last for four months.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.93-102
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• 2008

네트워크사업자, 인터넷 사업자, 및 엔터프라이즈 네트워크의 트래픽 현황을 파악하기 위한 방법으로 Network Weather Map (NWM)과 대역폭 시간추이 그래프를 많이 사용한다. 이들은 라우터나 스위치장비 내에 동작하는 SNMP 에이전트가 제공하는 MIB정보를 주기적으로 수집하여 DB에 저장하고, 사용자가 언제 어디서나 볼 수 있도록 웹으로 결과를 보여주는 형태로 구축된다. 현재의 엔터프라이즈 네트워크는 multi-Gbps를 지원하는 이더넷 스위치 중심의 트리 토폴로지 형태로 구축되고 있다. 본 논문은 현재의 엔터프라이즈 네트워크에 적합한 SNMP 기반의 Network Weather Map 구축에 있어 고려되어야 할 사항을 점검하고, 이를 바탕으로 엔터프라이즈 Network Weather Map 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 특히 엔터프라이즈 네트워크와 Core 네트워크의 토폴로지 상의 차이를 고려하여 효율적인 Network Weather Map 디자인을 제시하고, multi-Gbps 고속 링크를 지원하는 현재의 라우터/스위치장비에 SNMP MIB-II 사용의 문제점을 확인하고 이의 해결방안을 제시한다. 또한 SNMP의 사용에 따른 트래픽 발생량, 그리고 네트워크 장비의 부하를 조사함으로써 SNMP의 효율적 사용방법을 제시한다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 네트워크를 대상으로 Network Weather Map 시스템을 구축하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.193-202
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• 2021

고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.

• 경영과학
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• 제28권1호
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• pp.53-60
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• 2011

Time series analysis methods have been traditionally used in stock price prediction. However, most of the existing methods represent some methodological limitations in reflecting influence from external factors that affect the fluctuation of stock prices, such as oil prices, exchange rates, money interest rates, and the stock price indexes of other countries. To overcome the limitations, we propose a network based method incorporating the relations between the individual company stock prices and the external factors by using a graph-based semi-supervised learning algorithm. For verifying the significance of the proposed method, it was applied to the prediction problems of company stock prices listed in the KOSPI from January 2007 to August 2008.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권4호
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• pp.295-302
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• 1991

In this paper, the inter- and intra-frame distortions in the gray levels of a series of fluorescein ocular fundus photographs are corrected. For doing this, the background images are extracted from original images using the image blurring effect by decimation, and then shading corrected images are obtained by subtracting the background images from the original images pixel by pixel. In a series of fluorescein ocular fundus photographs, after the gray scale distoriton is corrected, the intensity volumes of dye leakage are measured and represented by a graph. These data may be useful for the prediction of prognosis and the therapeutic management.

• CRM연구
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• 제1권1호
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• pp.49-69
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• 2006

기존의 초기 기술 수용 모델(TAM)과 후기 기술 수용 모델(PAM)을 사용한 연구에서는 설문 조사를 통해 어느 한 시점의 상황만을 분석할 수 있어 제품 수명 주기에 따른 수요의 변화를 시계열적으로 나타낼 수 없는 한계점이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 TAM과 TAM2에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 개선 방안을 알아보고, 기존의 연구를 바탕으로 초기 수용부터 재구매에 이르는 수요의 변화를 시간의 흐름에 따라 동태적으로 분석하는 시뮬레이션 모델을 수립하였다. 특히 본 모델은 현재 국내의 실제 휴대 전화 시장을 고려하여 설계되었는데, 본 모델을 이용한 시뮬레이션 결과, 현재 우리나라의 휴대 전화 확산 패턴과 유사하게 나옴으로써 본 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 본 시뮬레이션 모델은 시간에 따른 소비자의 제품 수요 변화를 시각적인 그래프 형태로 제공하기 때문에 시장 상황에 따른 수요 변화에 대한 탁월한 학습 도구의 역할을 수행할 수 있으며, 따라서 IT 기업들의 시장 수요 예측 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.