• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1178-1182
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• 2004

시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2000

시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권47호
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• pp.69-85
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• 1998

본 연구에서는 부품 및 시스템 고장률 모형에 대한 추계적 과정 접근법을 제시하고 기존의 이론 분포 중심 접근법에서 탈피하여 부품고장률을 시계열 모형으로 설정하고 이에 따른 복합시스템 고장율의 선형결합에 대한 모델을 제시하며 주요 모델에 대한 수치예를 든다. 또한 Burn-In 테스트에 사용되는 욕조(Bathtub) 고장률 모형에 대한 기존의 혼합분포 접근법의 대체 방법으로 비선형 시계열 모형을 제안한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.257-260
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• 2015

국적기의 사고 및 국내에서 발생한 사고를 분석해보면 많은 인명 피해가 발생된 사고의 유형들을 접할 수 있다. 운항중인 항공기에 특별한 결함이 없었음에도 불구하고 조종사의 잘못된 판단에 의한 사고는 선행연구들의 결과와 같이 많은 부분들을 차지하고 있다. 특히 비 정밀접근(Non Precision Approach)의 선회접근(Circling Approach) 및 시계접근(Visual Approach)절차에서 자주 발생되는 지상충돌 사례들을 과학적이고 객관적인 방법을 바탕으로 분석하여 유사사고 재발 방지를 위한 대안을 찾고자 한다. 이를 위해 조종사의 입장에서의 교육 및 절차에 관해 분석하여 비 정밀 접근 절차 수행의 기준을 제언하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.253-259
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• 2006

기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 최근 들어 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법이 제안되었다. 본 연구에서는 최근에 제안된 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 알아보았으며, 카오스이론이 적용된 비선형 예측기법으로는 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성 분석을 통해, 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 시계열 자료 모두에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 200일에 대한 1, 3, 5일 예측 결과, 가역접근법이 표준접근법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.104-113
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• 2019

본 연구는 정기항공사 소속 조종사들을 대상으로 그들의 비행경력과 운항능력에 대한 실증연구를 하였다. 첫째, 정기항공사 소속 조종사들의 비행경력(비행시간 및 기종)에 따른 운항능력의 차이를 분석하였다. 이를 통해 신규로 항공운송용 조종사로 진입하고자 하는 인력들에 대해 항공사가 기대하는 조종사의 운항능력의 수준을 검증할 수 있었다. 분석결과 기장의 경우 해당기종 비행시간이 500시간이든 1500시간이든 시계비행 운항심사 결과 간의 차이가 없는 것으로 나타났다. 부기장은 1,500시간 이상부터는 시계비행 운항심사 결과의 차이가 나타났다. 부기장은 기장과 달리 해당기종 비행시간을 많이 가질수록 안정적인 시계접근을 할 수 있음이 판명된 것이다. 기종특성과 관련하여 cable 또는 fly-by-wire 기종에 따라 기장 집단은 시계비행 운항능력의 차이가없었다. 즉, 시계접근의 경우는 기종에 관계없이 기장급 조종사의 기량이 평가된다고 할 수 있겠다. 부기장집단에서는 기종 특성에 따른 유의한 차이가 있는 것으로 판명되었다.

• 재무관리논총
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• 제9권1호
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• pp.95-118
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• 2003

한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2018

시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.31-40
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• 2008

유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.251-258
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• 2002

대용량의 데이터들로부터 사용자가 인하는 데이터를 찾기 위하여 많은 데이터 마이닝 기술들이 연구되어 실제 응용프로그램에서 많이 적용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기술들은 시계열 데이터를 이용하는 경우보다 트랜잭션 데이터를 이용하여 유용한 정보를 찾는 경우에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 트랜잭션 데이터로 변환하는 접근방법을 소개한다. 가상 트랜잭션은 서로 상대적으로 근접한 시간에 발생하는 이벤트의 집합이라고 정의하며, 가상 트랜잭션 생성기는 가상 트랜잭션을 생성시 시간윈도우와 이벤트 윈도우 방법을 사용한다. 본 논문의 접근 방법을 사용하여 기존의 트랜잭션 데이터를 이용하는 많은 데이터 마이닝 알고리즘들을 수정 없이 시계열 데이터에 적용하여 유용한 정보를 찾을 수 있다.