• 대한수학회지
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• 제32권3호
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• pp.447-459
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• 1995

A fundamental problem is to construct linear systems with given transfer functions. This problem has a well known solution for unitary linear systems whose state spaces and coefficient spaces are Hilbert spaces. The solution is due independently to B. Sz.-Nagy and C. Foias [15] and to L. de Branges and J. Ball and N. Cohen [4]. Such a linear system is essentially uniquely determined by its transfer function. The de Branges-Rovnyak construction makes use of the theory of square summable power series with coefficients in a Hilbert space. The construction also applies when the coefficient space is a Krein space [7].

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제8권6호
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• pp.547-560
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• 1999

In this paper an asymptotic iteration method is adopted to analyze non-linear free vibration of reticulated circular plates composed of beam members placed in two orthogonal directions. For the resulting linear ordinary differential equations in the process of iteration, the power series with rapid convergence has been applied to obtain an analytical solution for non-linear characteristic relation between the amplitude and frequency of the structure. Numerical examples are given, and the phenomena indicating hardening of such structures have been presented for the (immovable or movable) simply-supported and clamped circular plates.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.318-320
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• 2001

This paper deal with analysis linear Halbach array. For the theoretical analysis of linear Halbach array, each magnetic vector of permanent magnet is displied by the Furiere series. A result of analytical method to calculate the magnetic flux density compared with a result of numerical method. when linear Halbach array moves above a conductivity material, a developed force between linear Halbach array and a closed loop is analyzed by the theoretical analysis.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.635-638
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• 2006

Regression of conventional prediction techniques in data mining uses the model which is generated from the training step. This model is applied to new input data without any change. If this model is applied directly to time series, the rate of prediction accuracy will be decreased. This paper proposes an incremental regression for time series prediction like typhoon track prediction. This technique considers the characteristic of time series which may be changed over time. It is composed of two steps. The first step executes a fractional process for applying input data to the regression model. The second step updates the model by using its information as new data. Additionally, the model is maintained by only recent data in a queue. This approach has the following two advantages. It maintains the minimum information of the model by using a matrix, so space complexity is reduced. Moreover, it prevents the increment of error rate by updating the model over time. Accuracy rate of the proposed method is measured by RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). The results of typhoon track prediction experiment are performed by the proposed technique IMLR(Incremental Multiple Linear Regression) is more efficient than those of MLR(Multiple Linear Regression) and SVR(Support Vector Regression).

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.377-384
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• 2015

본 논문에서는 왜곡 제거 시계열 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 시계열 매칭에서 왜곡 제거 지원은 정확한 유사 시계열 검색을 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시계열에서 발생하는 잡음, 위치 이동, 진폭 조정, 선형 추세의 왜곡들을 이동평균 변환, 정규화 변환, 선형 추세 제거 기법을 사용하여 제거한 후, 시계열 매칭을 수행하고 그 결과를 시각화한다. 본 논문에서 제안하는 시각화 도구는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현된다. 클라이언트는 사용자가 선택한 시계열의 왜곡을 제거하여 서버에 전달하고, 매칭 결과의 시각화를 수행한다. 서버는 R*-트리 기반의 다차원 인덱스로 왜곡 제거 시계열 매칭을 효율적으로 수행한다. 왜곡 제거 시계열 매칭의 결과는 다섯 가지 차트로 달리 표현하여 사용자가 직관적이고 쉽게 이해할 수 있도록 구현한다.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.1-10
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• 2013

The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.477-481
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• 2008

본 논문은 저압계통에서 전기화재의 징후인 직렬아크의 검출방법에 대해 기술하였다. 제안한 검출회로는 전원주파수 성분을 80dB 이상 감소시킬 수 있는 저역차단주파수가 3kHz인 고역통과필터와 아크신호만을 검출하기 위한 중심주파수가 4kHz인 대역통과필터로 구성된다. UL1699에 규정된 아크발생장치를 이용하여 비선형부하인 위상제어 백열전구와 고주파발생부하인 인버터 추동 유도전동기에서 직렬아크신호를 모의하여 성능을 평가하였다. 실험 결과로부터 세안한 방식은 비선형부하와 고주파발생하에 대해서도 직렬아크신호를 정확히 구분함으로써 현재 최대 문제인 검출오류를 해결하였음이 확인되었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.159-168
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• 2022

The time series of foreign trade turnover is complex and variable and contains linear and nonlinear information. This paper proposes preprocessing the dataset by the EMD algorithm and combining the linear prediction advantage of the SARIMA model with the nonlinear prediction advantage of the EMD-LSTM model to construct the SARIMA-EMD-LSTM hybrid model by the weight assignment method. The forecast performance of the single models is compared with that of the hybrid models by using MAPE and RMSE metrics. Furthermore, it is confirmed that the weight assignment approach can benefit from the hybrid models. The results show that the SARIMA model can capture the fluctuation pattern of the time series, but it cannot effectively predict the sudden drop in foreign trade turnover caused by special reasons and has the lowest accuracy in long-term forecasting. The EMD-LSTM model successfully resolves the hysteresis phenomenon and has the highest forecast accuracy of all models, with a MAPE of 7.4304%. Therefore, it can be effectively used to forecast the Sino-Russia foreign trade turnover time series post-epidemic. Hybrid models cannot take advantage of SARIMA linear and LSTM nonlinear forecasting, so weight assignment is not the best method to construct hybrid models.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.355-362
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• 2006

본 연구에서는 수문 및 기후 시계열 자료에 존재하는 경향성을 분석하기 위하여 MK 검정, Spearman's Rho 검정, Linear Regression 검정, 비모수 Cusum 검정, Cumulative Deviation 검정, Worsley Likelihood Ratio 검정, Rank Sum 검정, Student's t 검정 등의 8가지 기법을 사용하였다. 관측된 연 강우량과 유입량 시계열 자료, 나이테 자료 그리고 SOI 자료에 적용하여 그 결과를 비교 분석 하였다. 분석 결과 시계열 자료에는 어떤 기울기를 가지거나 어느 시점을 기준으로 평균이 변화하는 두 가지의 경향성이 존재함을 확인 할 수 있었다. 경향성을 나타낸 8개의 강우자료중 4개 지점이 평균이동(shift)을 나타내었으며, 18개 지역의 나이테 지수중 8개 지역과 월별 SOI자료 중 3, 4월자료에서 경향성의 존재가 확인되었고, 소양강댐 유입량 자료에서는 경향성이 나타나지 않았다. 특히, 나이테 지수의 경우에는 평균이동으로 인한 경향성만을 가지고 있는 자료가 확인되었다. 또한 정상성 검정을 위한 ADF 검정과 비선형성 검정을 위한 BDS 통계검정 기법을 적용하였다. 본 연구를 통하여 여러 경향성 분석 기법을 비교할 수 있었으며, 실제 관측된 수문 및 기후 시계열에 존재하는 경향성을 확인 할 수 있었고, 연구 결과를 통하여 수문시계열 해석시 다양한 분석을 통한 경향성의 존재여부를 확인 하여야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.