• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.403-418
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• 2004

시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제1권3호
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• pp.55-62
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• 1993

Autoregressive moving average(ARMA) model which is a time domain parametric modeling method is implemented for modeling and reproducing characteristics of exhaust noise of an automobile in various RPM range. Experiments have been carried out using 9 set of exhaust noise signals measured at 1,000-3,000 RPM range. Characteristics of sampled signals were estimated using ARMA modeling and Akaike's FPE(final prediction error) criterion to define exact model structure and for model validation. The digital filter consisted of the esitmated ARMA(70,1) model parameters was programed to reproduce exhaust noise. The spectral analysis of reproduced noise is very close to original. The results show that our approaching technique for reproducing acoustic characteristics is valid and feasible to apply in the field of noise quality control.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권1호
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• pp.56-61
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• 2017

본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권5호
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• pp.52-61
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• 1993

This paper deals with adaptive control method of a robot manipulator with one-flexible link. ARMA model is used as a prediction and estimation model, and adaptive control scheme consists of parameter estimation part and adaptive controller. Parameter estimation part estimates ARMA model's coefficients by using recursive least-squares(RLS) algorithm and generates the predicted output. Variable forgetting factor (VFF) is introduced to achieve an efficient estimation, and adaptive controller consists of reference model, error dynamics model and minimum prediction error controller. An optimal input is obtained by minimizing input torque, it's successive input change and the error between the predicted output and the reference output.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1089-1098
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• 2018

This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.

• 한국음향학회지
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• 제31권2호
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• pp.87-92
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• 2012

In this paper, a robust feature compensation method to deal with the environmental mismatch is proposed. The proposed method applies energy based weights according to the degree of speech presence to the Mean subtraction, Variance normalization, and ARMA filtering (MVA) processing. The weights are further smoothed by the moving average and maximum filters. The proposed feature compensation algorithm is evaluated on AURORA 2 task and distant talking experiment using the robot platform, and we obtain error rate reduction of 14.4 % and 44.9 % by using the proposed algorithm comparing with MVA processing on AURORA 2 task and distant talking experiment, respectively.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.587-594
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• 2009

이 논문에서는 선형회귀모형의 오차항에 대한 변화점 검정 문제를 다룬다. 고정 혹은 변동 모형의 독립 변수와 약한 종속성을 가지는 오차항을 가정하는 관계로 통상적인 중회귀모형뿐만 아니라 ARMA 등의 시계열 모형까지 본 논문에서 포괄한다고 하겠다. 오차항의 분포 변화를 검정하기 위하여 회귀모형의 잔차에 기초한 확률밀도함수 추정값을 이용한다. 적절한 가정하에서 잔차를 이용한 검정이 실제 오차를 이용한 경우와 동일한 극한 분포를 가짐을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.21-27
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• 2011

유출예측량을 모의할 때 과거와 현재의 수문자료를 이용한다는 측면에서 미래 예측결과의 불확실성을 완전히 제거할 수는 없겠지만, 다양한 기법별 분석에 의하여 불확실성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 유출예측의 정확성 향상을 위해 다양한 유출예측 기법을 적용 및 평가하였으며 확률론적 예측을 가능하게 하는 예측기법인 ESP와 관측 시계열 자료를 이용한 통계기법으로 공주지점의 유출예측을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출예측 결과의 신뢰성 평가는 MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error), RRMSE(Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC(Theil Inequality Coefficient)를 이용하였다. ESP 확률을 이용하여 예측한 유출결과와 통계적 시계열 분석에 의해 예측된 유출결과를 MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC를 이용하여 비교 분석하였으며 유출예측의 개선효과를 확인해본 결과, ESP 확률을 이용한 예측이 MAE(10.6), RMSE(15.14), RRMSE(0.244), MAPE(22.74%), TIC(0.13)으로 평가되었으며 MAE(23.2), RMSE(37.13), RRMSE(0.596), MAPE(26.69%), TIC(0.30)으로 평가된 ARMA와 MAE(26.4), RMSE(34.44), RRMSE(0.563), MAPE(47.38%), TIC(0.25)으로 평가된 Winters 에 비해 신뢰성이 높게 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.395-400
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• 2006

Among the various error sources in positioning and navigation, the paper focuses on the modeling and prediction of receiver clock bias and then tries to achieve positioning based on simulated and predicted clock bias. With the SA off, it is possible to model receiver clock bias more accurately. We selected several types of GNSS receivers for test using ARMA model. To facilitate prediction with short and limited sample pseudorange observations, AR and ARMA are compared, and the improved AR model is presented to model and predict receiver clock bias based on previous solutions. Our work extends to clock bias prediction and positioning based on predicted clock bias using only 3 satellites that is usually the case under urban canyon situation. In contrast to previous experiences, we find that a receiver clock bias can be well modeled using adopted ARMA model. Test has been done on various types of GNSS receivers to show the validation of developed model. To further develop this work, we compare solution conditions in terms of DOP values when point positioning is conducted using 3 satellites to simulate urban positioning environment. When condition allows, height component is derived from other ways and can be set as known values. Given this condition, location is possible using less than 2 GNSS satellites with fixed height. Solution condition is also discussed for this background using mode of constrained positioning. We finally suggest an effective predictive time span based on our test exploration under varied conditions.