• Title, Summary, Keyword: 시계열분석

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The Development of System for the Time Series Analysis using SAS Package (SAS패키지를 이 용한 EEG신호 시계열분석 시스템 개발)

  • 임성식;이현우;김진호
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • pp.50-58
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    • 1998
  • EEG 생리신호의 분석은_ 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 많은 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 시계열을 전문적으로 연구하지 않은 사람들에게는 많은 어려움을 내포하고 있다. 그러므로 시계열분석에 대한 지식이 혀는 분석자라도 보다 쉽게 이해하고 분석이 가능한 모형구축 및 판별분류에 대한 신호분석용 시계열분신 Tool의 개발이 미진한 상태이기 때문에 시계열분석에 의한 뇌파 신호의 분류에 대한 시스템을 개발하였다.

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시계열(時系列) 자료(資料)와 재무관리(財務管理) 이론(理論)

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.11 no.1
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    • pp.1-29
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    • 1994
  • 재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.

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Selection of a Mother Wavelet Using Wavelet Analysis of Time Series Data (시계열 자료의 웨이블릿 분석을 위한 모 웨이블릿의 선정문제)

  • Lee, Hyunwook;Song, Sunguk;Zhu, Ju Hua;Lee, Munseok;Yoo, Chulsang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.259-259
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    • 2019
  • 시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.

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Time Series Analysis of Agricultural Reservoir Water Level Data for Abnormal Behavior Detection (농업용 저수지 이상거동 탐지를 위한 시계열 수위자료 특성 분석)

  • Lee, Sung Hack;Lee, Sang Hyun;Hong, Min Ki;Cho, Jin Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.275-275
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    • 2015
  • 최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.

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A Study of Phase Correlation for Time Series Analysis (시계열 분석을 위한 위상분포의 상관성 연구)

  • Kim, Seung-Han;Lee, Myeong-Sun;No, Seung-Yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.388-390
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    • 2006
  • 본 논문은 종합주가지수, 코스닥 지수의 시계열 일간 데이터의 위상분석을 통해 시계열간의 연관성을 분석하였다. 시계열의 데이터는 비선형, 비정상이다. 따라서 위상성분의 정확한 추출을 위해서 전통적인 수학적 방법이 아닌 순간 위상값을 이용한 새로운 신호분석 방법을 사용하여 두 시계열의 연도별 위상차의 왜도와 첨도값을 기준으로 시계열의 상관특성을 살펴보았다.

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The Study on Traffic Accident Trend by Age with Time Series Models (연령별 사고 추세 및 시계열 분석모형에 관한 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Ko, Eun-Hyeck;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • pp.255-256
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    • 2016
  • 우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.

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Implementation of an Open Prediction Engine for Time-Series Data Using Levinson-Durbin Algorithm and Newton-Raphson Method (Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한 개방형 시계열 데이터 예측엔진 구현에 관한 연구)

  • Koo, Jin-Mo;Hong, Tae-Hwa;Kim, Hag-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.2968-2970
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    • 2000
  • 시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.

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Development of Frequent Sequence Extractor Based on Hadoop (하둡 기반 빈발 시퀀스 추출기 개발)

  • Park, Joon-Ha;Lee, Byung-Hee;Park, Sang-Jae;Lee, Jeong-Joon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1199-1202
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    • 2013
  • 최근 증권, 센서, 기후, 의료 분야 등에서 수많은 시계열 데이터들이 쏟아져 나오고 있고, 이러한 시계열 빅 데이터를 통해 의미를 찾아내고자 하는 시계열 해석 및 분석, 예측 작업의 수요가 증가하고 있다. 시계열 해석 및 분석, 예측 작업을 하기 위해서 사용 될 수 있는 기초 작업은 유사한 시계열 시퀀스를 찾아내는 유사 시퀀스 매칭과 이러한 매칭을 통해 특정 시계열 데이터의 하나의 특징이 되는 빈발 시퀀스 추출 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 시계열 빅 데이터에서 유사 시퀀스 매칭을 이용한 빈발 시퀀스 추출 문제를 효율적으로 해결하는 빈발 시퀀스 추출기(Frequent Sequence Extractor)를 개발 및 구현하였다. 또한 분산처리 플랫폼인 하둡을 이용한 데이터 파싱을 사용하여, 각 분야별 시계열 데이터를 분석하는 전문가에게 효율적인 분산처리 효과를 제공한다.

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A Comparison of Autoregressive Integrated Moving Average and Artificial Neural Network for Time Series Prediction (자기회귀누적이동평균모형과 신경망모형을 이용한 시계열예측의 비교)

  • Yoon, YeoChang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1516-1519
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    • 2011
  • 예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

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웨이브렛 변환과 재무시계열

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.11 no.1
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    • pp.1-36
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    • 2005
  • 한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.

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