하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
이 논문에서는 2002년 여름 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 주변의 변화 정보를 추출하고자 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하였다. 태풍 루사 이전과 이후의 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 변화 탐지 기법을 적용하여 사천천 주변의 환경 변화 정보를 추출하고 분석하였다. 시계열 자료를 이용함으로써 태풍 루사로 인한 재해 현황 정보뿐만 아니라 그 이후의 복구 과정을 확인할 수 있었으며, 앞으로 재해분야에 시계열 원격탐사 자료의 많은 활용이 기대된다.
본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.
본 연구는 다중이용시설 이용자들의 쾌적함과 안전 그리고 시설내부 에너지 사용량의 최적 절감을 위하여 이용자수를 분석예측한 정보에 따른 공기질품질제어시스템 운영을 통해 국민 중심의 안전하고 쾌적한 서비스를 제공할 필요로 수행되었다. 이를 위하여 실내유동인구수를 카운팅하는 로컬시스템을 제작하고 수집된 유동인구 카운팅 정보를 시계열 모델링을 기반으로 분석예측하는 연구를 진행하였다. 개발된 시스템 성능평가 결과 유동인구 카운팅시스템은 95% 이상 정확도를 보여주었고, 예측시스템은 83~95% 정확도를 확보하였다. 본 연구결과 개발된 시스템은 다중이용시설에 즉시 적용가능하며 향후 남녀노소 인식을 진행하고 이를 예측한 정보에 의한 보다 다양한 서비스 개발을 추진할 계획이다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
21세기 들어 기후변화와 지구 온난화로 인한 환경에 대한 정책적 관심이 높아져 왔다. 21세기 초에 집권하였던 한국의 이명박 정부에서는 '녹색 성장(green growth)' 정책을 내걸어서 환경 정책과 경제 성장 정책을 동시에 포괄하고자 하였다. 본 논문에서는 어떠한 과정을 거쳐서 녹색 성장 정책의 아젠다가 형성되었는지를 연구하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 녹색 성장이라는 정책 아젠다가 형성되는 행태적 과정에 관한 시계열 분석과 함께 구조적 측면으로서 인지지도 분석을 수행한다. 정책 아젠다의 시계열 분석을 위하여 신문 기사와 정책 보고서를 분석하며, 이명박 대통령의 연설문을 분석하여 인지지도를 구축한다. 정책 형성에 관한 시계열 분석 결과 녹색성장의 정책 아젠다 형성에 있어서 정치적 요인에 대한 고려가 사회적 이슈나 정책적 이슈보다 중요한 역할을 수행하였다는 점을 발견할 수 있었다. 다른 한편으로 본 연구의 인지지도 분석은 이명박 대통령의 녹색성장 정책이 미래의 다중 위기에 대한 대응으로 나왔으며, 환경의 발전에 초점을 둔다기 보다는 경제적 발전 특히 일자리 창출을 지향하고 있다는 점을 보여주었다. 본 연구는 인지지도 분석을 통하여 시계열 분석으로는 발견할 수 없는 정책형성의 구조적 관계성을 이해할 수 있다는 점을 보여준다.
다중시기에 획득된 SAR 영상을 이용하여 지표에서 발생하는 변위의 시계열 관측을 위한 기법에 대한 비교 분석을 수행하였다. 고정산란체를 이용한 PSInSAR 기법은 구속화된 위상을 이용하기 때문에 알고리즘의 많은 부분이 비선형 방정식을 포함하고 있어, 알고리즘 적용에 많은 주의를 필요로 한다. 특히 알고리즘 첫 단계인 고정산란체 후보의 적합한 선택 여부에 따라 알고리즘의 실행이 크게 영향을 받음을 확인하였다. 한편 짧은 기선거리를 갖는 간섭쌍을 사용하는 SBAS 기법은 입력 자료인 불구속화된 간섭도의 정확도에 따라 결과의 신뢰성이 크게 영향을 받는다. 따라서 시계열 분석에 사용되는 차분간섭도 위상의 unwrapping이 적절하게 수행될 수 있을 경우 SBAS 방법을 사용한 시계열 분석이 적절하며, unwrapping 오차가 발생할 가능성이 높은 좁은 지역에서 발생하는 국지적인 변위 관측에는 고정산란체를 이용하는 PSInSAR 기법이 적절하다. 미국 라스베가스 지역에서 1992년부터 2000년 동안 획득된 51개의 ERS-1/2 SAR 영상을 PSInSAR 기법 및 SBAS 기법에 적용하여 지표변위도를 구하였으며, 이들 간의 비교 분석을 통해 두 방법의 결과는 매우 유사하나, 다소 국지적인 지표변위는 PSInSAR 기법의 관측이 유리한 것으로 판단되었다.
국내에서 소비되는 에너지의 대부분을 해외에 의존하고 있는 우리나라는 교통부문에서도 에너지 절감을 위해 많은 노력을 하고 있다. 휘발유가격과 교통수요와의 관계는 국내외적으로 꾸준히 연구되어 왔으나 국내 선행연구는 승용차 및 수도권 중심으로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 휘발유가격이 대중교통수요에 미치는 영향을 분석하며 월별 자료를 활용하여 대중교통 수단별(버스, 도시철도) 및 광역권별(수도권, 부산, 대전, 대구, 광주)로 실증적으로 비교분석했다. 분석을 위해 시계열모형과 다중회귀모형을 사용하였으며 회귀모형의 계수를 활용하여 유가에 대한 대중교통 수요의 탄력성을 비교하였다. 유가에 대한 수요탄력성이 버스보다 도시철도가 높게 나타났고, 대중교통체계가 잘 갖춰진 수도권보다 승용차 의존적인 지방 광역권이 유가에 더 민감한 것으로 나타났다.
일반적으로, 퍼지 예측 시스템의 성능은 데이터의 특성과 퍼지 집합을 생성하기 위한 클러스터일 기법에 매우 의존적이다. 하지만, 예측을 위한 시계열 데이터들은 자연현상에 기인하는 강한 비선형적 특성을 가지고 있으므로 적합한 시스템을 구현하는 것에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 시계열의 비선형적 특성을 적절히 취급하기 위하여, 그들로부터 생성 가능한 차분 데이터 중, 유효한 차분데이터를 이용하여 다중 모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써, 보다 우수한 예측이 가능하도록 하였으며, 퍼지 시스템의 모델링에는 교차 상관분석기법에 따른 계층적 구조의 클러스터링 기법 (Hierarchical Cross-correlation and K-means Clustering Algorithms: HCKA)을 적용하여, 시스템을 위한 규칙기반의 적합성을 높일 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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