• 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.

• 대한지리학회지
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• 제30권
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• pp.62-76
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• 1984

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 연구지역과 분석방법, (1) 연구지역, (2) 분석지표와 자료, (3) 분석방법 2. 공간적 자기상관의 측도와 검정, (1) 공간적 자기상관의 개념, (2) 공간적 자기상관의 측도, (3) 공간적 자기상관의 검정 3. 공간적 패턴의 형성과정, (1) 제1기 (1960-1966년), (2) 제2기 (1966-1970년), (3) 제3기(1970-1975년), (4) 제4기(1975-1980년)

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.100-108
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• 2010

본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.439-441
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• 2004

효율적인 멀티미디어 검색의 필요성이 증대됨에 따라 내용기반 멀티미디어의 검색에 대한 다양한 기법들이 소개되고 있다. 그 중에서 친숙한 멜로디를 가지고 사용자가 직접 마이크를 통해 생성한 음성 질의에 대한 분석에 대해 다루고자 한다. 음성 질의에 사용되는 음성 데이터를 분석함으로써 검색에 이용하는 것이다. 음성데이터를 분석하기 위한 방법으로 시간영역에서 가장 많이 쓰이는 기법 중의 하나인 자기상관함수를 사용한다. 자기상관 함수를 이용하여 특정구간에서 발생하는 일정한 주기 즉 기본주기를 검출할 수 있다. 자기상관함수에 의해 분석된 결과를 가지고, 음의 높낮이를 구하기 위한 기본주파수 검출 알고리즘과 음의 길이, 음의 세기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권8호
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• pp.445-452
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• 2014

본 연구에서는 짝수 주기와 균형성을 갖는 4진 수열에 대하여 이상적인 자기상관특성을 정의하고, 이것이 이상적인 자기상관특성이 됨을 증명하였다. 또한, 주기가 $2^n-1$인 이상적인 자기 상관 특성을 갖는 이진 수열과 Gray 사상을 이용하여 주기가 $2{\times}(2^n-1)$인 이상적인 자기 상관 특성을 갖는 4진 수열의 생성법을 제안한다. 또한 새로 제안된 4진 수열의 자기상관 분포도 유도하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.227-230
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• 2003

시계열 분석 기법을 통하여 창원시 대산면 갈전리 강변여과수 취수지역의 지하수위와 하천수위와의 연관성을 살펴보았다. 연구지역의 6개 관측공의 30분 간격의 지하수위의 자기상관성을 분석한 결과, 세 개의 그룹으로 나타난다. 이 세 그룹은 낙동강으로부터 가까운 거리에 있으며 강한 자기상관성을 보이는 그룹(1그룹), 하천으로부터 비교적 가깝고 양수정으로부터 떨어져 있는 그룹(2그룹), 그리고 약한 자기상관성을 보이는 그룹(3그룹)으로 나타난다. 1그룹이 강한 자기상관성을 보이는 것은 낙동강의 영향 때문인 것으로 판단되며, 3그룹의 약한 자기상관성은 취수정의 양수의 영향으로 판단된다. 6개 관측공 지하수위와 낙동강 수위의 교차상관분석을 실시한 결과, 교차상관함수가 0.1이하의 낮은 교차상관성을 보이고 있다. 이는 취수정의 양수에 의한 관측공의 수위변동에 의해서 낙동강 수위와의 연관성이 잘 나타나지 않기 때문이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1536-1540
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• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.735-741
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• 2005

이 논문에서는 Sidel`nikoc 수열의 자기상관 분포, 다시 말해 자기상관 함수 각각의 값들의 발생 회수를 유도하였다. M-진 Sidel`nikov 수열의 각각의 상관 값들의 발생 회수는 M차의 원분수를 이용하서 표현된다. 또한 서로 다른 자기 상관 값들의 총 개수는 알파벳 크기 M뿐만 아니라 수열의 주기에도 의존하지만 언제나 ($\frac{M}{2}$)+1보다 작거나 같다는 사실을 보였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권1호
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• pp.29-38
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• 2009

시계열 확산 데이터를 활용하여 Bass 확산모형을 최소자승법(OLS)으로 추정하면, 초기에는 과다 추정하고 변곡점을 지나서는 수요를 낮게 추정하는 경향이 있다. 또한 확산모형에서 필요한 변수가 모형에서 빠짐으로 인해 발생하는 설정오류는 잔차의 자기상관을 발생시킬 수 있다. 자기상관이 오차항에 있을 경우, 추정된 모형의 모수들은 불편추정치이나 비효율적 추정치가 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하는 확산모형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자기상관 오차항을 고려한 수정된 확산모형을 제안하였다. 모형의 검증을 위해 미국의 CT-스캐너와 우리나라의 FPD TV 판매량를 제안된 모형에 응용하였다. 분석결과, 제안된 모형이 기존 모형에 비해 적합도와 모형의 주요 추정 통계량에서 우수함을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.605-619
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• 1999

본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.