• 제목/요약/키워드: time series prediction

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A Global-Local Approach for Estimating the Internet's Threat Level

  • Kollias, Spyridon;Vlachos, Vasileios;Papanikolaou, Alexandros;Chatzimisios, Periklis;Ilioudis, Christos;Metaxiotis, Kostas
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제16권4호
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    • pp.407-414
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    • 2014
  • The Internet is a highly distributed and complex system consisting of billion devices and has become the field of various kinds of conflicts during the last two decades. As a matter of fact, various actors utilise the Internet for illicit purposes, such as for performing distributed denial of service attacks (DDoS) and for spreading various types of aggressive malware. Despite the fact that numerous services provide information regarding the threat level of the Internet, they are mostly based on information acquired by their sensors or on offline statistical sampling of various security applications (antivirus software, intrusion detection systems, etc.). This paper introduces proactive threat observatory system (PROTOS), an open-source early warning system that does not require a commercial license and is capable of estimating the threat level across the Internet. The proposed system utilises both a global and a local approach, and is thus able to determine whether a specific host is under an imminent threat, as well as to provide an estimation of the malicious activity across the Internet. Apart from these obvious advantages, PROTOS supports a large-scale installation and can be extended even further to improve the effectiveness by incorporating prediction and forecasting techniques.

한국형 낙상 위험 사정도구의 타당성 평가연구 (Validation of Adult Fall Assessment Scale Korean Version for Adult Patients in General Hospitals in Korea)

  • 최은희;고미숙;이신애;박정하
    • 임상간호연구
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    • 제26권2호
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    • pp.265-273
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    • 2020
  • Purpose: The purpose of this study was to test the predictive validity of the Fall Assessment Scale-Korean version (FAS-K) and to find the most appropriate cutoff score to screen high-risk fall groups in adult patients in general hospitals in Korea. Methods: We performed a prospective evaluation study in medical and surgical ward patients at two major general hospitals in Seoul. Data were collected from Nov. 1, 2018 to Feb. 28, 2019, nurses performed 651 observation series. The researcher measured the fall risk assessment score by applying FAS-K, MFS (Morse Fall Scale), and JHFRAT (Johns Hopkins Hospital Fall Risk Assessment tool) to the patients twice a week between 10 am and 12 noon. Data were analyzed using Pearson's corelation coefficients, and the sensitivity, specificity, predictive value, and the area under the curve (AUC) of the three tools. Results: The FAS-K was positively correlated with the MFS (r=.70, p<.001) and the JHFRAT (r=.82, p<.001). According to the receiver operating characteristics (ROC) curve analysis of the FAS-K, sensitivity, specificity, and positive and negative prediction values were 85.3%, 49.4%, 8.5%, and 98.4%, respectively, when the FAS-K score was 4. Therefore, the cut-off score of the FAS-K to identify groups with high fall risk was 4. Conclusion: The FAS-K is a valid tool for measuring fall risk in adult inpatients. In addition, the FAS-K score, 4, can be used to identify high-risk fall groups and know specific points in time to provide active interventions to prevent falls.

다중회귀분석을 통한 대구지역 오존농도 예측 (Prediction of Ozone Concentration by Multiple Regression Analysis in Daegu area)

  • 최성우;최상기;도상현
    • 한국환경과학회지
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    • 제11권7호
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    • pp.687-696
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    • 2002
  • Air quality monitoring data and meteorology data which had collected from 1995. 1. to 1999. 2. in six areas of Daegu, Manchondong, Bokhyundong, Deamyungdong, Samdukdong, Leehyundong and Nowondong, were investigated to determine the distribution and characteristic of ozone. A equation of multiple regression was suggested after time series analysis of contribution factor and meteorology factor were investigated during the day which had high concentration of ozone. The results show the following; First, 63.6% of high ozone concentration days, more than 60 ppb of ozone concentration, were in May, June and September. The percentage of each area showed that; Manchondong 14.4%, Bokhyundong 15.4%, Deamyungdong 15.6%, Samdukdong 15.6%, Leehyundong 17.3% and Nowondong 21.6%. Second, correlation coefficients of ozone, $SO_2$, TSP, $NO_2$ and CO showed negative relationship; the results were respectively -0.229, -0.074, -0.387, -0.190(p<0.01), and humidity were -0.677. but temperature, amount of radiation and wind speed had positive relationship; the results were respectively 0.515, 0.509, 0.400(p<0.01). Third, $R^2$ of equation of multiple regression at each area showed that; Nowondong 45.4%, Lee hyundong 77.9%, Samdukdong 69.9%, Daemyungdong 78.8%, Manchondong 88.6%, Bokhyundong 77.6%. Including 1 hour prior ozone concentration, $R^2$ of each area was significantly increased; Nowondong 75.2%, Leehyundong 89.3%, Samdukdong 86.4%, Daemyungdong 88.6%, Manchondong 88.6%, Bokhyundong 88.0%. Using equation of multiple regression, There were some different $R^2$ between predicted value and observed value; Nowondong 48%, Leehyundong 77.5%, Samdukdong 58%, Daemyungdong 73.4%, Manchondong 77.7%, Bokhyundong 75.1%. $R^2$ of model including 1 hour prior ozone concentration was higher than equation of current day; Nowondong 82.5%, Leehyundong 88.3%, Samdukdong 80.7%, Daemyungdong 82.4%, Manchondong 87.6%, Bokhyundong 88.5%.

공간적으로 변이하는 지진파에 대한 터널의 응답 예측 (Prediction of Tunnel Response by Spatially Variable Ground Motion)

  • 김인태;한정우;윤세웅;박두희
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.53-61
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    • 2008
  • 지진파는 진원지로부터 지표면으로 전파되는 과정에서 전파경로와 부지증폭정도의 차이, 그리고 비균질한 지반에서의 지진파 산란 등으로 인하여 공간적으로 변이하게 된다. 공간적으로 변이하는 지진파는 교량과 터널과 같이 종단방향 길이가 긴 구조물에 큰 영향을 미칠 수 있다. 지진파의 공간적 변이성이 교량에 미치는 영향에 대해서는 잘 알려져 있지만 터널에 미치는 영향에 대해서는 체계적인 연구가 수행된 바 없다. 본 연구에서는 공간적으로 변이하는 지진파에 대한 터널의 응답을 예측하기 위한 새로운 기법을 개발하였다. 개발된 기법의 핵심은 이격거리별 계산된 공간적으로 변이하는 지진파의 시간이력으로부터 생성되는 종단방향 변위 주상도이다. 종단방향 변위 주상도는 일련의 3차원 유사정적 유한요소해석을 수행하는데 사용되었다. 해석결과, 공간적으로 변이하는 지진파는 터널에 종단방향 휨을 유발하며 터널 라이닝에 큰 축력이 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 특히 지반의 특성이 변이하는 경계면에서 영향이 큰 것으로 나타났다.

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Estimation of Soil Moisture Content in Corn Field Using Microwave Scatterometer Data

  • Kim, Yihyun;Hong, Sukyoung;Lee, Kyoungdo;Na, Sangil;Jung, Gunho
    • 한국토양비료학회지
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    • 제47권4호
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    • pp.235-241
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    • 2014
  • A ground-based microwave scatterometer has an advantage for monitoring soil moisture content using multi-polarization, multi-frequencies and various incidence angles. In this paper, ground-based multi-frequency (L-, C-, and X-band) polarimetric scatterometer system capable of making observations every 10 min was used to monitor the soil moisture conditions in a corn field over an entire growth cycle. Measurements of volumetric soil moisture were obtained and their relationships to the backscatter observations were examined. Time series of soil moisture content was not corresponding with backscattering coefficient pattern over the whole growth stage, although it increased until early July (Day Of Year, DOY 160). We examined the relationship between the backscattering coefficients from each band and soil moisture content of the field. Backscattering coefficients for all bands were not correlated with soil moisture content when considered over the entire stage ($r{\leq}0.48$). However, L-band Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH) had a good correlation with soil moisture ($r=0.85^{**}$) when LAI was lower than 2. Prediction equations for soil moisture were developed using the L-HH data. Relation between L-HH and soil moisture shows linear pattern and related with soil moisture content ($R^2=0.77$). Results from this study show that backscattering coefficients of microwave scatterometer appear to be effective to estimate soil moisture content in the field level.

머신러닝을 이용한 철광석 가격 예측에 대한 연구 (Forecasting of Iron Ore Prices using Machine Learning)

  • 이우창;김양석;김정민;이충권
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.57-72
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    • 2020
  • 철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.

Predicting Daily Nutrient Water Consumption by Strawberry Plants in a Greenhouse Environment

  • Sathishkumar, VE;Lee, Myeong-Bae;Lim, Jong-Hyun;Shin, Chang-Sun;Park, Chang-Woo;Cho, Yong Yun
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.581-584
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    • 2019
  • Food consumption is growing worldwide every year owing to a growing population. Hence, the increasing population needs the production of sufficient and good quality food products. Strawberry is one of the world's most famous fruit. To obtain the highest strawberry output, we worked with three strawberry varieties supplied with three kinds of nutrient water in a greenhouse and with the outcome of the strawberry production, the highest yielding strawberry variety is detected. This Study uses the nutrient water consumed every day by the highest yielding strawberry variety. The atmospheric temperature, humidity and CO2 levels within the greenhouse are identified and used for the prediction, since the water consumption by any plant depends primarily on weather conditions. Machine learning techniques show successful outcomes in a multitude of issues including time series and regression issues. In this study, daily nutrient water consumption of strawberry plants is predicted using machine learning algorithms is proposed. Four Machine learning algorithms are used such as Linear Regression (LR), K nearest neighbour (KNN), Support Vector Machine with Radial Kernel (SVM) and Gradient Boosting Machine (GBM). Gradient Boosting System produces the best results.

AR모델과 MLP를 이용한 단기 물 수요 예측 알고리즘 개발 (Short-Term Water Demand Forecasting Algorithm Using AR Model and MLP)

  • 최기선;유철;진력민;유성근;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.713-719
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    • 2009
  • 본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.

시계열 데이터를 활용한 코로나19 동향 예측 (Covid19 trends predictions using time series data)

  • 김재호;김장영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.884-889
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    • 2021
  • 국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.

재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 실증연구: 미국의 경우를 중심으로 (The Analysis of the Effect of Fiscal Decentralization on Economic Growth: Centering The U. S.)

  • 최원익
    • 국제지역연구
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    • 제16권3호
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    • pp.77-97
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    • 2012
  • 재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 기존의 연구들이 많은 가정 하에서 전통적인 OLS분석을 실시하기 때문에 추정된 계수가 일관성 및 불편성 등을 상실하는 심각한 문제점들을 내포하고 있다. 본 연구는 이의 개선을 위해 미국의 경제변수들에 대해 단위근검정과 공적분검정을 실시한 후 공적분관계가 있음을 확인하고 Johansen의 벡터오차수정모형(VECM)에 의한 추정을 실시하여 장기적 균형분석, 단기적 동태분석 그리고 변수들에 대한 향후 예측까지 실시하였다. 미국에서 주 수준(state level)의 재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 분석에서는 2개의 장기균형관계가 성립하고, 단기조정과정에서는 재정분권화와 경제성장이 같은 방향으로 움직이거나 반대방향으로 조정되는 양상을 보이며, 향후 GDP는 급격히 증가하다가 2015년 이후에는 완만히 증가하며 재정분권화지수는 2012년까지는 일반적인 감소추세를 보이다가 서서히 감소한다. 또한 미국에서 지방수준의 재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 분석결과, 2개의 장기균형관계가 성립하며, 단기조정과정에서도 역시 재정분권화와 경제성장이 같은 방향으로 움직이거나 반대방향으로 조정되는 양상을 보이며, 충격반응분석에서는 재정분권화가 GDP에 상당히 부정적인 영향을 미친다.