• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제7권1호
• /
• pp.44-50
• /
• 2008

Focusing on the exponential smoothing method equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, a new method of estimating smoothing constant using exponential smoothing method is proposed. This study goes beyond the usual method of arbitrarily selecting a smoothing constant. First, an estimation of the ARMA model parameter was made and then, the smoothing constants. The empirical example shows that the theoretical solution satisfies minimum variance of forecasting error. The new method was also applied to the stock market price of electrical machinery industry (6 major companies in Japan) and forecasting was accomplished. Comparing the results of the two methods, the new method appears to be better than the ARIMA model. The result of the new method is apparently good in 4 company data and is nearly the same in 2 company data. The example provided shows that the new method is much simpler to handle than ARIMA model. Therefore, the proposed method would be better in these general cases. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.116-122
• /
• 2021

Properties and comparison of multivariate CUSUM and EWMA charts for monitoring Σ of multivariate normal N(${\underline{\mu}}$, Σ) process has considered. Comparison of the performances of the considered charts, the numerical values are obtained by simulation with 10,000 iteration in terms of ATS, ANSS and ANSW. We found that EWMA chart with small values of smoothing constant more effectively detects the process changes than with large smoothing constant. And we also found that CUSUM chart with small value of reference value is more effectively detecting the process change than with large reference value. If a process engineer has interest in detecting small amount of shift rather than large shift, he/she can be recommended to use small smoothing constant in EWMA chart and small reference value in CUSUM chart.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제8권4호
• /
• pp.257-263
• /
• 2009

Focusing on the idea that the equation of exponential smoothing method (ESM) is equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Theoretical solution was derived in a simple way. Mere application of ESM does not make good forecasting accuracy for the time series which has non-linear trend and/or trend by month. A new method to cope with this issue is required. In this paper, combining the trend removal method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. An approach to this method is executed in the following method. Trend removal by a linear function is applied to the original shipping data of consumer goods. The combination of linear and non-linear function is also introduced in trend removal. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful especially for the time series that has stable characteristics and has rather strong seasonal trend and also the case that has non-linear trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제12권3호
• /
• pp.244-253
• /
• 2013

In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
• /
• pp.178.1-178.1
• /
• 2010

기후변화 대응을 위해 세계적으로 신 재생에너지의 분담율(penetration rate)은 갈수록 증가하고 있고, 정부에서는 2015년까지 신 재생에너지의 개발에 총 40조원을 투자한다는 적극적인 계획을 세우고 있다. 하지만 신 재생에너지 중 전력 생산에 가장 큰 비중을 차지하는 풍력발전은 비급전성과 간헐성 등의 제약으로 인해 안정적인 전력을 공급하기 힘들뿐만 아니라 전력계통의 신뢰성을 악화시킬 수도 있는 리스크를 잠재하고 있는 에너지원이다. 이에 풍력발전 등 신 재생에너지원의 출력을 안정화시키기 위한 Smart Renewable 프로젝트가 현재 제주도에서 실증 단계에 있다. 이 논문에서는 한국전력 컨소시엄의 Smart Renewable 프로젝트 대상인 660kW급 풍력터빈과 200kWh급 리튬-이온 배터리 에너지저장장치를 이용하여, 풍력터빈의 출력을 평활화시키는 평활화 제어(Smoothing Control)와 일정시간동안 균일한 출력을 낼 수 있게 하는 정출력 제어(Constant Power Control)의 두 가지 기법을 시뮬레이션 하였다. t 시점의 에너지저장장치 잔존용량을 피드백 받아 t+1 시점의 풍력터빈과 에너지저장장치 합성출력의 목표치를 설정하는 잔존용량 피드백 방법을 이용하여 에너지저장장치의 운전모드, 초기 용량, 평활화 시정수(time constant) 등의 조건 변화가 평활화 제어와 정출력 제어에 미치는 영향을 각각 확인하고, 주어진 기기 조건 하에서 최적의 시정수 값과 운전모드를 도출하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.313-320
• /
• 2000

PEM 알고리즘은 패널티 함수가 초월함수 형태일 때에는 반복알고리즘을 전개할 수 가 없다. 하지만, OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 패널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 패널티 로그-우도를 증가시키는 평활상수의 수렴영역이 제한적이어서 디지털 화상복원시 다양한 평활상수 값을 부여할 수 없기 때문에 최적의 복원화상을 얻을 수 가 없다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘의 단점을 해결하기 위해서, 수렴 허용 범위가 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제16권4호
• /
• pp.211-216
• /
• 2013

일반적으로 평활화 필터는 주변값들과의 차이를 감소시켜 함수를 정규화하는 역할을 한다. 따라서 완전파형역산에 평활화 필터를 적용하면 역산 해를 정규화 할 수 있으며 실제 지하 구조에 가까운 영상을 얻을 수 있다. 다만 단일 평활화 계수를 사용했을 때는 지층 형태나 속도변화에 관계없이 동일하게 평활화가 이루어지므로 지층간 경계면이나 단층 등의 구조가 불명확해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 평활화 계수가 아닌 역산 반복 과정에 따라 선택적으로 평활화 계수를 조정하는 정규화 기법을 개발하였다. 먼저 파형역산에 적합한 탐사자료의 주파수 대역과 그에 대응하는 파수 범위를 분석하였다. 분석한 파수 범위에 적합한 평활화 계수를 선정하기 위해 평활화 필터의 파수 스펙트럼에서 99백분위수에 해당하는 파수를 유효최대파수로 결정하였다. 선정된 평활화 계수를 반복역산에 따라 다르게 적용하여 여러 주파수를 동시에 이용하는 멀티-스케일 완전파형역산을 구현하였다. 암염 모델과 같은 속도대비가 큰 지질구조에 대해 성공적인 역산결과를 얻음으로써 본 연구에서 개발한 평활화 계수 선택기법이 효과적인 정규화 과정을 구현한다는 것을 알 수 있었다. 또한 무작위 잡음이 더해진 인공합성 음원모음 자료에 대한 수치예제를 통해 현장 자료에 대한 적용 가능성도 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.481-487
• /
• 2013

This paper presents an FIR (Finite Impulse Response) fixed-interval smoothing filter for fast and exact estimating state variables of a discrete nonlinear system with modeling uncertainty. Conventional IIR (Infinite Impulse Response) filter and smoothing filter can estimate state variables of a system with an exact model when the system is observable. When there is an uncertainty in the system model, however, conventional IIR filter and smoothing filter may cause large errors because the filters cannot estimate the state variables corresponding to the uncertain model exactly. To solve this problem, FIR filters that have fast estimation properties and have robustness to the modeling uncertainty have been developed. However, there is time-delay estimation phenomenon in the FIR filter. The FIR smoothing filter proposed in this paper makes up for the drawbacks of the IIR filter, IIR smoothing filter, and FIR filter. Therefore, the FIR smoothing filter has good estimation performance irrespective of modeling uncertainty. The proposed FIR smoothing filter is applied to the integrated navigation system composed of a magnetic compass based DR (Dead Reckoning) and a GPS (Global Positioning System) receiver. Even when the magnetic compass error that changes largely as the surrounding magnetic field is modeled as a random constant, it is shown that the FIR smoothing filter can estimate the varying magnetic compass error fast and exactly with simulation results.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.111-118
• /
• 2012

버스트는 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 전송하려는 경우 급격하게 높은 전송률이 요구되는 것으로 네트워크 자원의 비효율적인 사용의 원인이 될 수 있다. 스무딩은 이를 방지하기 위해 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획을 세우는 기법으로, CBA, MCBA, MVBA 알고리즘들이 있다. 본 논문에서는 기존 CBA, MCBA, MVBA 알고리즘들의 버스트 감소 정도를 평가하기 위해, 가변 비트율로 저장된 비디오 소스와 스무딩 알고리즘에서의 전송 계획을 버스트에 영향을 미치는 요소들로 비교한다. 사용된 평가 요소는 최대 프레임 바이트 수, 최대 GOP 바이트 수, 프레임당 전송률 변화량, GOP당 전송률 변화량이다. 실험 결과, 실험에 사용된 모든 스무딩 알고리즘들의 버스트 관련 평가 요소들이 특정한 경우를 제외하고 원래 비디오 소스보다 낮았다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
• /
• pp.165-168
• /
• 2006

Exponential smoothing methods do not adapt well to unexpected changes in underlying process. Over the past few decades a number of adaptive smoothing models have been proposed which allow for the continuous adjustment of the smoothing constant value in order to provide a much earlier detection of unexpected changes. However, most of previous studies presented ad hoc procedure of adaptive forecasting without any theoretical background. In this paper, we propose a detection-adaptation procedure applied to simple and Holt's linear method. We derive level and slope change detection statistics based on Bayesian statistical theory and present distribution of the statistics by simulation method. The proposed procedure is compared with previous adaptive forecasting models using simulated data and economic time series data.