• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.289-290
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• 2022

본 연구에서는 선박의 중요부품인 메인엔진에서 수집되는 센서 데이터를 사용하여 선박 메인엔진의 이상치를 탐지하는 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특장점은 이상치 탐지 뿐만 아니라, 이상치의 센서별 기여도를 정량화 함으로써, 이상치 발생을 유형화 하고 추가적인 분석을 가능하게 해준다. 또한 웹 인터페이스 형태의 편리한 UI를 개발하여 사용자들이 보다 편리하게 이상치

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.5
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• pp.979-986
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• 2011

A linear regression method is commonly used to analyze data because of its simplicity and applicability; however, it is well known that data may contain some outliers and influential cases that may have a harmful effect on a statistical analysis. Thus detection and examination of outliers or influential cases are important parts of data analysis. In detecting multiple outliers, masking effects usually occur and make it difficult to identify the true outliers. We propose to use dynamic plots as a method resistant to masking effect. The procedure using dynamic plots is useful to find appropriate basic sets with which a dependent outliers detection method start and detect a true outliers set. Examples are given to demonstrate the effectiveness of the suggested idea.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.281-283
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• 2003

시계열 모형을 따르는 자료의 예측(Forecasting)이나 공정조정(Process Adjustment)의 경우, 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치(Outlier)에 의해 크게 영향 받을 수 있다. 그러나 지금까지 제안된 이상치 탐지 방법은 주로 자료의 중간 부분에 발생한 이상치를 검출하는데 효율적이라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치에 대한 기존 탐지 방법의 검출력을 모의 실험을 통해 분석하였다 또한, 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 모의 실험을 통해 기존의 검출력과 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.491-503
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• 1999

시계열자료에는 흔히 대부분의 자료에서 벗어나는 이상치들이 포함되어 있는데, 이러한 자료는 관측치들 사이의 종속구조로 인해 분석과정에 영향을 끼칠 수 있고, 특히 연속시점에서 발생하는 경우에 그 영향이 매우 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치(PO)가 Winters 계절지수모형의 분석과정에 미치는 영향을 유도하고, 예측 평균제곱오차(MSFE)를 구하여 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 제시하였다. 또한, 실제자료를 이용하여 연속이상치의 영향을 실증적으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.73-74
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• 2016

IoT 데이터는 비정형 데이터로 가공되고 분석하였을 때 비로소 가치를 갖기에 전 세계적으로 빅데이터 기술에 관심이 집중되고 있다. IoT 데이터 중 많은 부분을 차치하는 센서 데이터는 수집이 용이하고 활용범위가 넓기 때문에 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 센서가 정상적으로 작동하지 못한 경우에는 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하여 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위하여 수집된 원자료의 데이터를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하고자 한다. 또한 점점 늘어나고 있는 대용량 데이터를 신속하게 처리하기 위하여 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 이상치 탐지 및 제거하는 것을 제안한다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며 제안한 기법의 성능 평가를 위해 총 3가지 환경에서 비교하여 실험하였다. 실험을 통해 데이터의 용량이 커질수록 분산처리환경에서 스파크를 사용하여 처리하는 방식이 가장 빠를 것 이라는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.452-457
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• 2010

고차원 공간에서 효과적인 이상치 탐지 방법으로 제안되었던 각도 기반 이상치 탐지(Angle Based Outlier Detection)는 객체와 객체를 비교하는 척도로 각도 개념을 사용하여 고차원 공간에서도 일반적인 거리기반 이상치 측정 방법보다 좋은 이상치 탐지 성능을 가진다. 그러나 어떤 이상치가 다른 이상치에 의해 둘러싸인 경우 정상객체와 구분하기 어렵다는 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 이상치 탐지 방법을 개선한 방법을 제안하고 실험을 통하여 기존의 방법과 제안한 새로운 방법을 비교하여 향상된 성능을 입증한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.6
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• pp.469-480
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• 2017

On April 1, 2004, KTX (Korea Train eXpress), the first HSR (High-Speed Rail) in Korea, was introduced to Gyeongbu Line. The introduction of the KTX service led to a change in the number of passengers for Gyeongbu Line. Previous studies have analyzed the pre and post-event changes of the intervening events by either simple statistics or intervention ARIMA analysis. However, the intervention ARIMA model has a limitation that several assumptions such as the occurrence time and the type of intervention events are necessary. To this end, this study analyzed the effects of intervention event on the number of passengers using the Gyeongbu line based on a time series outlier detection technique which can overcome limitations in the previous studies. The time series outlier detection technique can analyze the time, effect type and size of an intervention event without the assumption of the time and effect type of the intervention event. The data were collected from the Korea Transport Database (KTDB) for twelve years from 2003 to 2014 (144 months). The analysis results showed that the size of the influence type in the same intervention events was different across the major city routes, and the intervention event which could not be found by previous study methods was also found.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.47-56
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• 2009

Effective detection and correction of outliers of raw traffic data collected from the field is of keen interest because reliable traffic information is highly dependent on the quality of raw data. Global positioning system (GPS) based traffic surveillance systems are capable of producing individual vehicle speeds that are invaluable for various traffic management and information strategies. This study proposed a locally weighted regression (LWR) based filtering method for individual vehicle speed data. An important feature of this study was to propose a technique to generate synthetic outliers for more systematic evaluation of the proposed method. It was identified by performance evaluations that the proposed LWR-based method outperformed an exponential smoothing. The proposed method is expected to be effectively utilized for filtering out raw individual vehicle speed data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.223-231
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• 2001

다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.