• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1297-1304
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• 2014

사람의 감정 중의 하나인 사랑은 사회학과 심리학에서 주된 관심사로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 로미오와 줄리엣의 사랑 방정식[ ]에서 이들의 거동을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 이들 사이에 외부적인 자극인 3자가 개입했을 때의 관계를 시계열과 위상 공간으로 나타내어 이들 사이의 거동 관계를 분석한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.316-324
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• 2022

This paper uses seasonal auto-regressive integrated moving average (S-ARIMA), which is efficient in seasonality between time-series models, to predict the degradation tendency for lithium-ion batteries and study a method for improving the predictive performance. The proposed method analyzes the degradation tendency and extracted factors through an electrical characteristic experiment of lithium-ion batteries, and verifies whether time-series data are suitable for the S-ARIMA model through several statistical analysis techniques. Finally, prediction of battery aging is performed through S-ARIMA, and performance of the model is verified through error comparison of predictions through mean absolute error.

• 무역학회지
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• 제45권5호
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• pp.75-89
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• 2020

The purpose of this paper was to analyze the trend of container volume using the Seasonal Autoregressive Intergrated Moving Average (SARIMA) model. To this end, this paper used monthly time-series data of the East Sea Rim from 2001 to 2019. As a result, the SARIMA(2,1,1)12 model was identified as the most suitable model, and the superiority of the SARIMA model was demonstrated by comparative analysis with the ARIMA model. In addition, to confirmed forecasting accuracy of SARIMA model, this paper compares the volume of predict container to the actual volume. According to the forecast for 24 months from 2020 to 2021, the volume of containaer increased from 60,100,000Ton in 2020 to 64,900,000Ton in 2021

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.139-156
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• 1992

최근에 시계열에서의 이상치 발견을 위한 여러 가지 반복적인 방법들이 소개되었으나 이들 대부분은 시계열의 기저모형이 알려져 있거나 식별될 수 있다는 가정하에서 개발되었다. 그 렇지만 실제로 이상치들이 모형식별을 왜곡 시키거나 심지어는 불가능하게 만드는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 시계열 관측치 사이의 거리에 근거한 새로운 척도를 이용 한 이상치 탐색 방법을 제시하였다. 특히 이방법은 이상치를 발견하는데 시계열 모형에 의 존하지 않는다. 제안된 통계량에 대한 여러 가지 성질을 밝혔으며 이상치의 형태를 구별하 기 위해 전이함수모형을 이용하였다. 그밖에 이상치를 포함하고 있는 시계열의 모형을 구축 하기 위한 반복적인 절차를 제안했다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.405-415
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• 2000

한 구조물에 작용하는 풍압력 시계열이 자기회귀 이동평균(ARMA) 모델을 사용하여 모델화 된다. AR 과정에서 시계열의 현재 값은 유한한 수의 이전 값들의 선형적 결합과 한 백색잡음에 의해 나타난다. MA 과정에서 시계열의 현재값은 유한한 수의 이전 백색잡음들에 선형적이다. ARMA 과정은 AR과 MA 과정의 결합이다. 본 논문에서, AR, MA와 ARMA 모델이 풍압력 시계열에 적용되고, 데이터를 나타내기에 가장 적합한 ARMA 모델을 선정하는 과정이 소개된다. 모델의 변수들은 최대 가능도법을 사용하여 산정되고, 압력 시계열의 시간적 복잡성의 척도인 모델 차수를 최적화하기 위해 AICC 모델 선정 기준이 사용된다. 또한, 모델의 유효성을 조사하기 위해 LBP 검사가 사용된다. 본 연구로부터, AR 과정이 풍압력 시계열을 나타내기에 가장 적합하다는 결론이 얻어진다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.731-740
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• 1999

자기상관함수는 수문시계열의 선형상관 관계를 나타내는 척도롤 널리 이용되고 있다. 그러나 비선형 동역학에서 필수적인 지체시간 또는 무상관시간 $\tau$d를 산정하는데는 적합하지 않을수도 있기 때문에 비선형 상관관계의 척도로 상호정보이론이 추천되어 왔다. 최근에 일부 학자들은 카오스 동역학 분석을 위하여 지체신간 $\tau$d대신에 상태 공간상에 구축된 각 상태 벡타점 성분들의 총시간을 표시하는 지체시간창을 제안하였다. 그러나 지체신간창은 자기상관함수나 상호정보이론에 의해 추정될 수 없다. 기본적으로 지체신간창은 시계열 자료의 상관관계가 가장 작을 최적시간이며 지체시간은 국지적인 최소값 중 첫 번째의 최적시간이다. 본 연구에서는 수문시계열의 지체시간과 지체사간창을 구하기 위하여 C-C밥법이라는 기법을 이용하고, 여기에서 산정된 값들을 근거로 수문시계열의 모형화와 예측에 중요한 선형 또는 비선형 종속성을 파악하고자 한다.

• International Journal of Safety
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• 제3권1호
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• pp.1-5
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• 2004

This study discusses frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model, and the characterization of surface quality in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlations between the fiber pull-out and AR model coefficients are then established.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2014년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.14-15
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• 2014

The modular construction is as yet early stage of market in Korea. So It is have difficulty of market demand forecast of the modular building. Therefore, this study was done analysis for market trends of the modular building using ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average) model by time series data.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제26권5_6호
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• pp.933-943
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• 2008

Spectral analysis of a strictly stationary r-vector valued time series is considered under the assumption that some of the observations are missed due to some random failure. Statistical properties and asymptotic moments are derived. Asymptotic normality is discussed.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.190-190
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• 2017