• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.105-111
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• 2004

본 논문에서는 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 유효전력에 단기 부하 예측함에 있어 무효전력이 중요한 역할을 하는 것을 회귀 분석 검정 통계량으로 증명한다. 무효전력의 공급과 수요는 계통의 전압과 아주 밀접한 관계를 가지고 있으므로 계통전압을 관리하고 계통의 신뢰도를 높이기 위해서는 예측된 무효전력 수요에 따라 무효전력 공급계획을 별도로 수립하여 운영해야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중 시계열 모델을 이용한 시전 예측방법을 이용하여 설명변수로 유효전력을 사용하여 부하의 무효전력을 예측 하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.541-550
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• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 물과 미래
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• 제9권2호
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• pp.87-100
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• 1976

본 연구는 우리나라의 한강, 낙동강, 금강 및 영산강유역을 포함한 광역적인 하천유역에 있어서의 년 및 월유량과 항우량에 대하여 Correlogram 및 Spectrum 분석을 통한 시계열의 해석과 그 변동양상을 구명하고 이 특성을 기초로 해서 년 및 월수문량의 장기간의 Simulation을 위한 추계학적모델의 개발과 검토에 그 목적을 두었다. 먼저 수문량의 변동양상의 분석에 있어서는 미국, 유럽 및 호주대륙의 유량분석의 결과와 대비하면서 유량모집단의 표준편차($\sigma$)를 년유량의 대수평균치(L)에 대하여 지수함수의 관계식으로 표시하여 수자원량의 변동양상을 구명하였다. 다음 년수문량(유량 및 항우량)의 시계열의 각 성분을 알기 위하여 Correlogram 및 Spectral density분석을 행하였으며, 그 Simulation을 위한 단일이절 모델로서는 년수문량의 적정분포형인 대수정규분포와 Monte Carlo 방법에 기초를 둔 LN모델(Log-Normal Model)과 1차선형 자기회귀모델인 Markov모델을 설정하여 비교.검토하였다. 다음으로 월수문량(유량 및 항우량)의 시계열 및 추계학적 성분 역시 Correlogram 및 Spectral density분석에 의하여 구명하였으며, 그 Simulation에 있어서는 이 시계열특성과 낙동강 자료에 의하여 연구, 검토된 바 있는 상유천 월유량의 모의발생모델을 광역적으로 적용시키고 또한 월항우량에 대해서도 적용시켜서 이 모델의 적용성과 아울러 광역적인 월수문량의 모의발생모델을 확립토록 하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.79-82
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• 2004

본 발표에서는 1998년 서울대학교 통계학과에서 개발한 KESS(Korean Educational Statistical System; http://stats.snu.ac.kr/time)의 추가로 개발된 내용을 소개하기로 한다 (조신섭 외, 1999). 추가로 개발된 모듈(module)들은 통계교육에서 필요로 하는 분석법들 중에서 회귀분석, 시계열분석과 연관된 내용들이다. 기존의 여러 가지 통계패키지와 비교해 보아 효율적인 통계교육을 위한 필수적인 옵션 및 분석 결과를 제공하도록 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1141-1148
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• 2013

가정용수의 용도별 사용량은 주거형태, 거주자 생활양식, 주택구조 등의 내부적인 요인과 온도, 날씨, 수도요금 등과 같은 외부요인들의 영향을 받게 된다. 장기적으로는 거주민의 생활양식, 주거형태, 수도관련 시설의 변화에 따라 사용량이 점진적으로 변화하게 되며, 단기적으로는 기온이나 가뭄과 같은 기후조건이나 절수정책과 같은 인위적인 영향에 의해 사용량이 크게 변화하기도 한다. 본 연구에서는 가정에서 사용하고 있는 변기 및 세탁기 용수의 물 사용량 특성을 파악하기 위하여 전국을 대상으로 실측자료를 모니터링하고 각 사용량의 기준이 되는 원단위 (${\ell}pcd$; liter per capita day)를 도출하였으며 향후 가정용수 사용량 예측을 위하여 변기 및 세탁기 용수를 대상으로 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였다. 분석결과, 자기회귀오차 모형으로 변기 및 세탁기 용수의 사용량을 71% 정도 설명할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.521-534
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• 2006

횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.203-210
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• 2018

최근 웰빙(Well-Bing) 열품에 힘입어 화학적으로 가공되지 않은 천연 식품을 찾는 소비 형태가 많이 부각되고 있다. 하지만 현대 시대를 살아감에 있어 화학 식품 첨가물이 포함되지 않은 식품을 주변에서 찾기는 매우 힘들다. 또한 가공 조리된 식품에는 화학 식품 첨가물의 성분이 제대로 표기되어 있지 않거나 표기가 생략되어 나오는 제품이 상당수다. 본 논문은 한국의 연간 화학 식품 첨가물 소비량 데이터를 기반으로 첨가물 별 대두 되고 있는 암 발생을 빅 데이터 분석 기법 중 하나인 시계열 분석과 회귀 분석을 통해 검증 할 것이며, 이러한 식품 첨가물이 사회의 어떠한 요인 때문에 소비가 증가했는지에 대한 빅 데이터 분석을 실시해 검증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.83-95
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• 2021

본 연구에서는 금융보안 분야의 핵심 연구분야를 도출하고, 방향성을 제시하기 위하여 토픽모델링을 통해 국내외 주요 연구 동향 비교분석을 수행하였다. 이를 위해, 학술저널에서 국내외 논문 데이터를 수집하였으며 LDA 분석을 통해 금융보안 관련 주요 연구분야를 1차 추출하였다. 이후 주요 연구분야의 시계열 선형회귀 분석을 통해 Hot & Cold 토픽을 도출하였다. 분석결과 국내의 경우 유망연구 분야로는 정부의 정책적 이슈와 개인정보 및 공인인증 관련 연구가 도출되었으며, 국외의 경우 암호 프로토콜과 양자보안 등 고도의 보안 시스템 개발을 위한 관련 연구가 도출되었다. 최근 국내에서도 공인인증 폐지함에 따라 다양한 보안기술의 적용이 가능해지고, 이를 위한 유망연구 분야의 변화가 예상된다. 이에 본 연구의 결과물이 국내 금융보안 분야의 성공적 로드맵 수립 및 개발에 기여될 수 있기를 기대한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권4호
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• pp.432-442
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• 2011

기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.