• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2002.04a
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• pp.389-391
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• 2002

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.131-140
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• 1994

Box-Jenkins 시계열 분석에서 모형검진을 위한 통계량으로 잔차의 자기상관함수를 이용한 Box와 Pierce(1970)의 포트맨토우 검정과 Ljung과 Box(1978)의 변형된 포트맨토우 검정을 Basawa(1987)가 제안한 예측오차를 이용한 모형 검진 방법과 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 연구를 수행하여 경험적 평균, 분산 및 유의 수준을 비교하여 과대적합의 방법을 이용하여 검정력을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2000.05a
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• pp.756-761
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• 2000

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2136-2140
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• 2008

Recently environmental and ecological river management have been held in high repute, therefore it needs to river restoration and management works considering topographical shape of river. This study estimated the change of topographical shape in Gab- and Yudeung-River using time-series aerial photos. Especially, we selected location points of river facilities as weir and bridge that were built and removed and the confluence of Gab- and Yudeung-River. And we investigated the change of time-series flux and flow-direction. Also, through the estimation of sediment by river flow together, it is possible to supply decision making data that is very important to instream flow and environmental and ecological river restoration in urban stream.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.307-309
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• 2023

본 논문에서는 LSTM Autoencoder를 활용한 전동기의 Anomaly Detection을 제안한다. 전동기의 Anomaly Detection를 통해 전동킥보드의 고장을 예방하여 이용자의 안전을 보장한다. 전동기로부터 얻은 시계열 진동 데이터와 시계열 데이터 분석에 유의미한 LSTM을 활용한 Autoencoder를 통해 Anomaly Detection을 구현했다. 그 결과 99.9%의 정확도를 기록하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.S1
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• pp.756-761
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• 2000

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.60 no.4
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• pp.110-116
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• 2018

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.4
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• pp.385-391
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• 2022

In this study, a multivariate time series analysis was conducted to identify various variables that impact ocean freight rates in addition to supply and demand factors. First, we used the ClarkSea Index, Clarksons Average Bulker Earnings, and Clarksons Average Tanker Earnings provided by the Shipping Intelligence as substitute variables for the dependent variable, ocean freight. The following ndependent variables were selected: World Seaborne Trade, World Fleet, Brent Crude Oil Price, World GDP Growth Rate, Industrial Production (IP OECD) Growth Rate, Interest Rate (US$ LIBOR 6 Months), and Inflation (CP I OECD) through previous studies. The time series data comprise annual data (1992-2020), and a regression analysis was conducted. Results of the regression analysis show that the World Seaborne Trade and Brent Crude Oil P rice impacted the ClarkSea Index. Only the World Seaborne Dry Bulk Trade impacted the Clarksons Average Bulker Earnings, World Seaborne Oil Trade, Brent Crude Oil Price, IP, and CP I on the Clarksons Average Tanker Earnings.