• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.34.3-34.3
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• 2019

We report our discovery of observational evidence for the coherence between galaxy rotation and the average motion of neighbors. Using the Calar Alto Legacy Integral Field Area (CALIFA) survey data analyzed with the Python CALIFA STARLIGHT Synthesis Organizer (PyCASSO) platform, and the NASA-Sloan Atlas (NSA) catalog, we estimate the angular momentum vectors of 445 CALIFA galaxies and build composite maps of their neighbor galaxies on the parameter space of velocity versus distance. The composite radial profiles of the luminosity-weighted mean velocity of neighbors show striking evidence for dynamical coherence between the rotational direction of the CALIFA galaxies and the average moving direction of their neighbor galaxies. The signal of such dynamical coherence is significant for the neighbors within 800 kpc distance from the CALIFA galaxies with a confidence level of $3.5{\sigma}$, when the angular momentum is measured at the outskirt ($Re<R{\leq}2Re$) of each CALIFA galaxy. We also find that faint or kinematically misaligned galaxies show stronger coherence with neighbor motions than bright or kinematically well-aligned galaxies do. Our results show that the rotation of a galaxy, particularly at its outskirt, may be significantly influenced by recent interactions with its neighbors.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.187-194
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• 2020

오늘날 반도체나 석유 화학 공정과 같이 프로세스 중심의 산업에서는 관측된 자료들 사이에 자기 상관이 존재한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 관리 방법으로는 관측치를 이용하여 뱃치 평균이 독립에 가까워지도록 뱃치를 구성하여 관리하거나, 관측치의 EWMA (지수 가중치 이동 평균) 통계량을 EWMA 관리도에 적용하는 방법등이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 관찰치에 대한 관리 방법으로 일반적으로 사용되는 UBM 의 뱃치 크기를 결정하는 방법을 소개하고, ARL(평균 실행 길이)을 기반으로 최적 뱃치 크기를 정하는 방법과 그러한 뱃치 구성에서 공정의 표준 편차를 추정하는 방법을 제안 한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 개선된 관리도를 제안하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-24
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• 2011

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제52권2호
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• pp.405-426
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• 2014

In this paper, a new meta-heuristic algorithm named Ranked Particles Optimization (RPO), is presented. This algorithm is not inspired from natural or physical phenomena. However, it is based on numerous researches in the field of meta-heuristic optimization algorithms. In this algorithm, like other meta-heuristic algorithms, optimization process starts with by producing a population of random solutions, Particles, located in the feasible search space. In the next step, cost functions corresponding to all random particles are evaluated and some of those having minimum cost functions are stored. These particles are ranked and their weighted average is calculated and named Ranked Center. New solutions are produced by moving each particle along its previous motion, the ranked center, and the best particle found thus far. The robustness of this algorithm is verified by solving some mathematical and structural optimization problems. Simplicity of implementation and reaching to desired solution are two main characteristics of this algorithm.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권1호
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• pp.155-167
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• 2007

Knowing the time of the process change could lead to quicker identification of the responsible special cause and less process down time, and it could help to reduce the probability of incorrectly identifying the special cause. In this paper, we propose the maximum likelihood estimator (MLE) for the process change point when a control chart is used in monitoring the mean of a process in which the observations can be modeled as an AR(1) process plus an additional random error. The performance of the proposed MLE is compared to the performance of the built-in estimator when they are used in EWMA charts based on the residuals. The results show that the proposed MLE provides good performance in terms of both accuracy and precision of the estimator.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.153-161
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• 1997

본 연구에서는 우리나라 6대 생명보험회사의 모든 남자의 개인보험 계약자를 대상으로 조사한 1988년부터 1992년까지 25,000,000건의 자료를 가중이동평균모형을 이용한 보간법과 곰페 르츠모형을 이용한 보외법을 적용하여 경험생명표를 작성하였다. 적합성 및 평활성 기준에서 가중이동평균모형의 차분수와 항수, 곰페르츠모형의 모수 및 두 모형이 접촉하는 접점의 연령을 산출하였다. 특히 연립방정식을 이용하여 곰페르츠 모형의 모수를 폐쇄형으로 추정하는 방법을 제안하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제15권1호
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• pp.81-91
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• 1997

In this study, a magnetic sensor to make use of eddy current was developed to detect the weld seam of butt joint in the sheet metal arc welding. This system consist of the sensor device for detecting the weld line, the servo control device for driving the weld torch movement and the control unit. A signal processing was applied to smooth the output signal of the sensor. The weld joint was determined by using a 1st order differential method. To improve tracking accuracy of the system, moving average method which has an effect of proportional and weighted integral control was applied to a series of the weld joint positions obtained above. The weld line for tracking was generated by using data regeneration algorithm. Based on these results, each servo motor was controlled by pulse generator. From experimental results, it was revealed that this system has excellent detecting ability for weld line and seam tracking ability.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권3호
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• pp.385-393
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• 2005

In this paper, we propose a simple algorithm to adaptively adjust the value of dupthresh, the duplicate acknowledgement threshold that triggers the transmission control protocol (TCP) fast retransmission algorithm, to improve the TCP performance in a network environment with persistent packet reordering. Our algorithm uses an exponentially weighted moving average (EWMA) and the mean deviation of the lengths of the reordering events reported by a TCP receiver with the duplicate selective acknowledgement (DSACK) extension to estimate the value of dupthresh. We also apply an adaptive upper bound on dupthresh to avoid the retransmission timeout events. In addition, our algorithm includes a mechanism to exponentially reduce dupthresh when the retransmission timer expires. With these mechanisms, our algorithm is capable of converging to and staying at a near-optimal interval of dupthresh. The simulation results show that our algorithm improves the protocol performance significantly with minimal overheads, achieving a greater throughput and fewer false fast retransmissions.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.915-925
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• 2007

Multivariate GARCH has been useful to model dynamic relationships between volatilities arising from each component series of multivariate time series. Methodologies including EWMA(Exponentially weighted moving-average model), DVEC(Diagonal VEC model), BEKK and CCC(Constant conditional correlation model) models are comparatively reviewed for bivariate time series. In addition, these models are applied to evaluate VaR(Value at Risk) and to construct joint prediction region. To illustrate, bivariate stock prices data consisting of Samsung Electronics and LG Electronics are analysed.