• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1066-1074
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• 2014

In this paper, we present a visual analytics system that uses serial-correlation to detect an abnormal event in spatio-temporal data. Our approach extracts the topic-model from spatio-temporal tweets and then filters the abnormal event candidates using a seasonal-trend decomposition procedure based on Loess smoothing (STL). We re-extract the topic from the candidates, and then, we apply STL to the second candidate. Finally, we analyze the serial-correlation between the first candidates and the second candidate in order to detect abnormal events. We have used a visual analytic approach to detect the abnormal events, and therefore, the users can intuitively analyze abnormal event trends and cyclical patterns. For the case study, we have verified our visual analytics system by analyzing information related to two different events: the 'Gyeongju Mauna Resort collapse' and the 'Jindo-ferry sinking'.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1323-1326
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• 2001

서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.37 no.1
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• pp.39-48
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• 2011

To predict the shelf-life of ammunition stockpiled in intermediate have practical meaning as a core value of combat support. This research is to Predict the shelf-life of ammunition by applying time series analysis based on report from ASRP of the 155mm, KD541 performed for 6 years. This study applied time series analysis using 'Mini-tab program' to measure the amount of stabilizer as time passes by is different from the other one that uses regression analysis. The average shelf-life of KD541 drawn by time series analysis was 43 years and the lowest shelf-life assessed on the 95% confidence level was 35 years.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.85-90
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• 2004

이 논문에서는 시계열자료을 이산코사인변환을 이용하여 주파수 공간으로 변환시킨 후 이산코사인변환 계수를 이용하여 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.2
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• pp.41-55
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• 2000

경영활동에 있어서 직관력은 잘 알려진 인지능력이지만 효과적인 의사결정지원시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지 유형에 따른 시계열 예측의 정확성과 뇌파의 차이를 통계적 검증, 인공신경망, 데이터 마이닝의 세 가지 접근방법으로 탐색하여 그 결과를 비교 분석함으로써 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적/생리적 특성을 도출함으로써 효과적인 의사결정환경을 조성하는데 공헌하고자 하였다. 실험결과 통계적 분석에서는 아무런 유의성을 찾을 수 없었으나, 인공신경망 분석에서는 인지유형과 감성유형이 모두 시계열 예측 정확도와 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 마이닝 분석에서는 보다 의미 있는 상관관계를 찾아낼 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.479-490
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• 1999

선형시계열모형인 AR(1)모형과 비선형시계열모형인 RCA(1), ARCH(1)모형에서 이상치(Outlier)가 존재할 경우 최소제곱추정량과 M추정량간의 점근상대효율(Asymptotic Relative Efficiency: ARE)을 구하여 두 추정량의 로버스트 성질을 비교·분석하였다. 또한 여러 유계함수(Huber, Tukey, Andrews, Hampel)들을 M추정함수에 적용하여 각각의 유계함수들을 비교·분석하였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.1
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• pp.103-124
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• 1994

주요 현물유가(WTI, Brent, Oman, Dubai)와 선물유가간의 동태적 관계를 시계열 분석 방법을 이용하여 살펴보았다. 현물유가 및 선물유가들은 1차 적분된 시계열(I(1))로 보여진다. 현물유가들사이 및 현물유가와 선물유가사이에도 공적분관계(cointegration relation)가 있는 것으로 보여진다. 한편, 선물유가는 현물 유가를 인과(Granger-cause)하지만, 현물유가는 선물유가를 인과하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 공적분관계 및 인과관계의 결과는 합리적 기대가설(rational expectations hypothesis)에 의한 효율적 석유시장(efficient oil markets)과 일치하는 것으로 보여진다. 수정오차모형(error correction model)에 의해 3/4분기 및 4/4분기의 유가들을 예측해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.514-516
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• 2001

본 논문은 시차를 두고 촬영된 두 장의 치과용 디지털 X-Ray 영상으로부터 임플란트 시술환자에서 자주 발생하는 임플란트 주위염을 검출하는 자동화된 시계열 분석 방안을 제안한다. 분석자에 따라서 결과의 차이를 보이는 수동적인 시계열분석방법의 문제점을 극복하고 보다 객관적이고 정략적인 결과를 얻는 방안을 제시한다. 보다 신속하고 정확한 검출을 위해서 본 연구에서는 치아의 구조 분석을 통해서 환부 탐색 영역을 줄이고 작은 변화도 민감하게 검출할 수 있는 환부영역을 분리할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 분리된 환부의 특성을 수치적으로 표현할 수 있는 방안도 함께 제시된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.8 s.157
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• pp.617-629
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• 2005

In this paper, a hypothesis is tested that division of non-monotonic time series into monotonic parts will improve the estimation of trends through increased homogeneity in direction of time-variation using LOWESS smoothing and seasonal Kendall test. From the trend analysis of generated time series and water temperature, discharge, air temperature and solar radiation of Lake Daechung, it is shown that the hypothesis is supported by improved estimation of trends and slopes. Also, characteristics in homogeneity variation of seasonal changes seems to be more clearly manifested as homogeneity in direction of time-variation is increased. And this will help understand the effects of human intervention on natural processes and seems to warrant more in-depth study on this subject. The proposed method can be used for trend analysis to detect monotonic trends and it is expected to improve understanding of long-term changes in natural environment.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.572-584
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• 1995

공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.