• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.329-332
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• 2007

Annual vegetation growth patterns are determined by the intrinsic phenological characteristics of each land cover types. So, if typical growth patterns of each land cover types are well-estimated, and a NDVI time-series data of a certain area is compared to those estimated patterns, we can implement more advanced analyses such as a land surface-type classification or a land surface type change detection. In this study, we utilized Terra MODIS NDVI 250m data and compressed full annual NDVI time series data into several indices using the Harmonic Analysis of Time Series(HANTS) algorithm which extracts the most significant frequencies expected to be presented in the original NDVI time-series data. Then, we found these frequencies patterns, described by amplitude and phase data, were significantly different from each other according to vegetation types and these could be used for land cover classification. However, in spite of the capabilities of the HANTS algorithm for detecting and interpolating cloud-contaminated NDVI values, some distorted NDVI pixels of June, July and August, as well as the long rainy season in Korea, are not properly corrected. In particular, in the case of two or three successive NDVI time-series data, which are severely affected by clouds, the HANTS algorithm outputted wrong results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.471-486
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• 2014

This study introduces a new type of symbolic data, a candle chart-valued time series. We aggregate four stock indices (i.e., open, close, highest and lowest) as a one data point to summarize a huge amount of data. In other words, we consider a candle chart, which is constructed by open, close, highest and lowest stock indices, as a type of symbolic data for a long period. The proposed candle chart-valued time series effectively summarize and visualize a huge data set of stock indices to easily understand a change in stock indices. We also propose novel approaches for the candle chart-valued time series modeling based on a combination of two midpoints and two half ranges between the highest and the lowest indices, and between the open and the close indices. Furthermore, we propose three types of sum of square for estimation of the candle chart valued-time series model. The proposed methods take into account of information from not only ordinary data, but also from interval of object, and thus can effectively perform for time series modeling (e.g., forecasting future stock index). To evaluate the proposed methods, we describe real data analysis consisting of the stock market indices of five major Asian countries'. We can see thorough the results that the proposed approaches outperform for forecasting future stock indices compared with classical data analysis.

• 한국경영과학회지
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• 제16권1호
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• pp.68-75
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• 1991

The purpose of this thesis is to develop the new technique for the analysis of seasonal time series by extending the vector sample auto-correlation function(VSACF), which was developed for ARMA modelling procedure. After the problems of VSACF for modelling seasonal time series are investigated, the adjacent variance is defined and used for decomposing the seasonal factor from the seasonal time series. The seasonal indices are calculated and the VSACF is applied to the transformed series. The automatic procedure for modelling seasonal time series is suggested and applied to the real data, the international airline passenger travel.

• 시큐리티연구
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• 제30호
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• pp.139-169
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• 2012

본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.943-957
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• 2014

윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.161-167
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• 2015

시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.82-89
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• 2023

Various machine-learning models may yield high predictive power for massive time series for time series prediction. However, these models are prone to instability in terms of computational cost because of the high dimensionality of the feature space and nonoptimized hyperparameter settings. Considering the potential risk that model training with a high-dimensional feature set can be time-consuming, we evaluate a feature-importance-based feature selection method to derive a tradeoff between predictive power and computational cost for time series prediction. We used two machine learning techniques for performance evaluation to generate prediction models from a retail sales dataset. First, we ranked the features using impurity- and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) -based feature importance measures in the prediction models. Then, the recursive feature elimination method was applied to eliminate unimportant features sequentially. Consequently, we obtained a subset of features that could lead to reduced model training time while preserving acceptable model performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.163-171
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• 2009

수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2202-2205
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• 2011

Demand side management is used to maintain the reliability of power systems and to increase the economic benefits by avoiding power plant construction. This paper presents a systematic method to calculate the quantity of seasonal demand side management using time series. A numerical example is presented to calculate the quantity of demand side management in winter season using time series.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.139-144
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• 2000

Recently, a homogeneous fuzzy time series model was proposed by means of defining some new operations on fuzzy numbers. In this paper, we consider expanding the results to the nonhomogeneous fuzzy time series and the general fuzzy time series using Tw, the weakest t-norm, based algebraic fuzzy operations.