• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제10권
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• pp.140-144
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• 1981

This paper approximates to a kernel density estimate by a truncated series of expansion involving Hermite polynomials, since this could ease the computing burden involved in the kernel-based density estimation. However, this truncated series may give a multimodal estimate when we are estiamting unimodal density. In this paper we will show a way to insure the truncated series to be positive and unimodal so that the approximation to a kernel density estimator would be maeningful.

• 한국산림과학회지
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• 제47권1호
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• pp.52-61
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• 1980

본(本) 연구(硏究)는 한국삼림토양(韓國森林土壤)의 특성(特性)을 비악(把握)하여 그 합리적(合理的) 이용(利用) 및 관리방법(管理方法)을 제공하기 위하여 실시되었다. 현재(現在)까지 조사발표(調査發表)된 토양(土壤)의 종류(種類)는 178개(個) 토양통(土壤統)으로 그중 64개(個) 토양통(土壤統)이 삼림토양(森林土壤)이다. 삼림토양(森林土壤)은 그 풍화모재(風化母材)의 종류(種類)에 따라 산악잔적토(山岳殘積土), 구릉잔적토(丘陵殘積土), 곡간붕적토(谷間崩積土), 충적토(沖積土) 및 화산회토(火山灰土)로 구분(區分)하여 분석(分析)하였다. 본(本) 논문(論文)에서는 토양(土壤)의 분류학적(分類學的) 특성(特性)과 모암(母岩), 토성(土性) 및 배수상태(排水狀態)를 다루고 있다. 기타 물리적(物理的), 화학적(化學的) 특성(特性)은 다음 논문(論文)에서 서술될 예정이다. 분류(分類)된 한국삼림토양(韓國森林土壤)의 특징(特徵)은 다음과 같다. 1. 산악잔적토(山岳殘積土)(29개통(個統))는 대부분(大部分) Lithosols로서 토양단면(土壤斷面)의 층위분화(層位分化)가 발달(發達)하지 못하였고 토성(土性)은 석력(石礫)이 있는 양토(壤土)가 가장 많고 점질(粘質)로 갈수록 토양통수(土壤統數)가 감소하며 배수상태(排水狀態)는 과도(過度)하다. 2. 구릉잔적토(丘陵殘積土)(19개통(個統))는 대부분(大部分) Red-yellow Podzolic Soils로서 단면(斷面)이 잘 발달(發達)되어 있고 토성(土性)은 주 로 양토(壤土)와 식토(埴土)로 되어 있으며 토양배수(土壤排水)는 양호(良好)하다. 3. 곡간붕적토(谷間崩積土)(13개통(個統))는 주로 Regosols로서 단면발달(斷面發達)이 미약하나 일부 층위분화(層位分化)가 이루어진 Red-Yellow Podzolic Soils와 Acid Brown Forst Soils 가 있다. 토성(土性)은 다양(多樣)하나 조립질(粗粒質)인 경향(傾向)이 있고 배수(排水)는 양호(良好)하다. 4. 각종모암(各種母岩)의 풍화산물(風化産物)의 토성(土性)을 보면 다음과 같다. 1) 조립질토성(粗粒質土性)을 생산(生産)하는 모암(母岩)들로는 유문암(流紋岩), 화강편마암(花崗片麻巖), 편암(片岩), 혈암(頁岩), 사암(砂岩), 역암(礫岩) 등(等)이 있다. 2) 미립질토성(微拉質土性)을 생산(生産)하는 모암(母岩)들로는 석회암(石灰岩), 현무암(玄武岩), 반려(斑糲岩) 및 안산반암(安山斑岩)이 있다. 3) 여러가지 토성(土性)을 다양(多樣)하게 생산(生産)하는 모암(母岩)으로는 화강암(花崗岩)이 있다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.553-568
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• 2022

가계동향조사는 가구에 대한 가계수지 실태를 파악하여 국민 소득·소비 수준과 그 변화의 측정 및 분석 등을 목적으로 하는 통계청의 대표적인 조사이다. 최근 여러 기관들에서 2017년과 2018년의 가계동향 지출부문에서 발생한 시계열 단절에 대한 문제를 인식하고, 이 기간에 대한 시계열 연계를 위한 관련 연구를 진행하고 있다. 본 연구에서는 2016년까지의 가계동향 조사 시계열 특성을 파악하고, 이를 반영하여 2017년과 2018년의 지출액에 대한 시계열을 연계하는 예측값을 도출한다. 본 연구에서는 각 지출 항목들의 시계열적 특성을 골고루 반영하는 동시에 특정 예측 모형의 영향을 줄이기 위하여 총 8개의 회귀모형, 시계열모형, 머신러닝 기법을 합성하여 사용하였다. 특히 본 연구의 주목할 만한 특징은, Top-down 또는 Bottom-up 방식이 아닌, 정보의 손실없이 가계동향조사의 계층 구조를 반영할 수 있는 optimal combination 기법을 사용하여 예측력을 향상시켰다는 점이다. 2017년부터 2019년 자료에 대한 가계동향 지출 부문의 연계 분석 결과, 본 연구가 제안하는 연계 방식이 시계열 단절성 회복 및 예측력 향상에 기여하며, 또한 optimal combination 기법에 의한 계층 조정 후의 예측값이 조사자료에 보다 근접한 결과를 보여줌을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제37권1호
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• pp.64-73
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• 2011

Oil price prediction is an important issue for the regulators of the government and the related industries. When employing the time series techniques for prediction, however, it becomes difficult and challenging since the behavior of the series of oil prices is dominated by quantitatively unexplained irregular external factors, e.g., supply- or demand-side shocks, political conflicts specific to events in the Middle East, and direct or indirect influences from other global economical indices, etc. Identifying and quantifying the relationship between oil price and those external factors may provide more relevant prediction than attempting to unclose the underlying structure of the series itself. Technically, this implies the prediction is to be based on the vectoral data on the degrees of the relationship rather than the series data. This paper proposes a novel method for time series prediction of using Semi-Supervised Learning that was originally designed only for the vector types of data. First, several time series of oil prices and other economical indices are transformed into the multiple dimensional vectors by the various types of technical indicators and the diverse combination of the indicator-specific hyper-parameters. Then, to avoid the curse of dimensionality and redundancy among the dimensions, the wellknown feature extraction techniques, PCA and NLPCA, are employed. With the extracted features, a timepointspecific similarity matrix of oil prices and other economical indices is built and finally, Semi-Supervised Learning generates one-timepoint-ahead prediction. The series of crude oil prices of West Texas Intermediate (WTI) was used to verify the proposed method, and the experiments showed promising results : 0.86 of the average AUC.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.110-118
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• 2008

기존의 저궤도 인공위성 전력계 시스템에 사용된 직렬 구조, 병렬 구조는 공전 주기 동안 두 번의 전력변환 과정을 거쳐 시스템의 효율을 감소시킨다. 직-병렬 구조는 한 번의 전력변환 과정을 거쳐 시스템의 효율을 향상시키지만 레귤레이터가 추가됨으로써 시스템의 비용과 무게, 크기를 증가시킨다. 본 논문에서는 레귤레이터의 추가 없이 시스템의 효율을 향상시키는 단순화된 직-병렬 구조를 제안한다. 인공위성이 지구를 공전하는 동안 상황에 따라 변화하는 제안한 구조의 동작을 네 가지 모드로 분류하고, 각 모드마다 제안한 시스템을 안정적인 동작을 확인하기 위하여 대신호 분석을 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 직렬구조와 제안한 구조의 효율을 비교하였다. 제안한 구조의 안정적인 동작을 검증하기 위해 200W급 태양전지와 TMS320F2812 DSP로 제어되는 100W급 전력조절기 두 모듈을 병렬로 구성하여 실험하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-49
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• 2017

인터넷 기술이 발전함에 따라 온라인상의 데이터는 급격하게 증가하고 있고, 증가하는 데이터에 대해 점진적인 기계학습 기법을 통해 효율적으로 학습하기 위한 연구가 진행되고 있다. 온라인상의 문서는 대부분 게시일, 출판일과 같은 시계열적 정보를 포함하고 있고, 이를 분류에 반영한다면 효율적인 분류가 가능할 것이다. 본 연구에서는 웹 문서상에서 나타나는 어휘의 시계열적 변화를 분석하였고, 분석한 시계열 정보를 기반으로 데이터 집합을 분할하여 효율적인 분류 학습 기법을 제안한다. 실험 및 검증을 위해 온라인상의 뉴스 기사 100만 건을 시계열 정보를 포함하여 수집하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 데이터 집합을 분할하여 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 및 SVM 분류기를 사용하여 실험을 진행하였고, 각 모델에서 전체 데이터 집합 학습 대비 최대 2.02% 포인트, 2.32% 포인트의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구를 통해 시계열적 어휘의 변화를 분류에 반영하여 분류의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.274-282
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• 2014

Time series of the dynamic response of a slender marine structure was predicted using quadratic Volterra series. The wave-structure interaction system was identified using the NARX(Nonlinear Autoregressive with Exogenous Input) technique, and the network parameters were determined through the supervised training with the prepared datasets. The dataset used for the network training was obtained by carrying out the nonlinear finite element analysis on the freely standing riser under random ocean waves of white noise. The nonlinearities involved in the analysis were both large deformation of the structure under consideration and the quadratic term of relative velocity between the water particle and structure in Morison formula. The linear and quadratic frequency response functions of the given system were extracted using the multi-tone harmonic probing method and the time series of response of the structure was predicted using the quadratic Volterra series. In order to check the applicability of the method, the response of structure under the realistic ocean wave environment with given significant wave height and modal period was predicted and compared with the nonlinear time domain simulation results. It turned out that the predicted time series of the response of structure with quadratic Volterra series successfully captures the slowly varying response with reasonably good accuracy. It is expected that the method can be used in predicting the response of the slender offshore structure exposed to the Morison type load without relying on the computationally expensive time domain analysis, especially for the screening purpose.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제14권2호
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• pp.73-80
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• 2011

어선용 고효율 표준 프로펠러 개발에 대해 고찰해 보았다. 어선용 프로펠러의 경우 모형시험이나 이론해석을 통한 정도 높은 설계가 이루어지지 않고 시리즈 데이터(주로 MAU 시리즈)에 의존하여 초기설계 수준에 머무르고 있는 실정이다. 본 연구에서는 52톤 어선을 기준으로 개발되었으며 기존 MAU 형 프로펠러보다 성능이 우수한 프로펠러를 손쉽게 설계, 적용할 수 있는 NACA형 단면을 사용한 시리즈 프로펠러 자료를 제공하기위한 연구를 수행하였다. 또 한 기존의 복잡한 설계 방식 대신에, NACA형 프로펠러를 표준화하여 보다 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 향후 모형 시험을 통한 추진 성능 및 캐비테이션 성능 검증을 수행할 계획이다.