• Title, Summary, Keyword: 시계접근

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Nonlinear Forecasting of Daily Runoff Using Inverse Approach Method (가역접근법을 이용한 일유출량 자료의 비선형 예측)

  • Jeong, Dong Kug;Lee, Bae Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1178-1182
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    • 2004
  • 시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

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Neural-based Approach to Time Series Prediction with Discriminant Learning (차별학습에 의한 시계열 예측에 대한 신경망접근)

  • Jo, Tae-Ho Charles;Seo, Jerry
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.281-284
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    • 2000
  • 시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

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Time Series Modeling of Stochastic Failure Rates (추계적 고장률의 시계열 모델링)

  • Sungwoon Choi
    • Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering
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    • v.21 no.47
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    • pp.69-85
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    • 1998
  • 본 연구에서는 부품 및 시스템 고장률 모형에 대한 추계적 과정 접근법을 제시하고 기존의 이론 분포 중심 접근법에서 탈피하여 부품고장률을 시계열 모형으로 설정하고 이에 따른 복합시스템 고장율의 선형결합에 대한 모델을 제시하며 주요 모델에 대한 수치예를 든다. 또한 Burn-In 테스트에 사용되는 욕조(Bathtub) 고장률 모형에 대한 기존의 혼합분포 접근법의 대체 방법으로 비선형 시계열 모형을 제안한다.

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Non Precision Approach Procedures Accident Case Studies (비 정밀 접근절차 사고사례 연구)

  • Gil, Ho-Seong;Jeon, Je-Hyeong;Song, Byeong-Heum
    • 한국항공운항학회:학술대회논문집
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    • pp.257-260
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    • 2015
  • 국적기의 사고 및 국내에서 발생한 사고를 분석해보면 많은 인명 피해가 발생된 사고의 유형들을 접할 수 있다. 운항중인 항공기에 특별한 결함이 없었음에도 불구하고 조종사의 잘못된 판단에 의한 사고는 선행연구들의 결과와 같이 많은 부분들을 차지하고 있다. 특히 비 정밀접근(Non Precision Approach)의 선회접근(Circling Approach) 및 시계접근(Visual Approach)절차에서 자주 발생되는 지상충돌 사례들을 과학적이고 객관적인 방법을 바탕으로 분석하여 유사사고 재발 방지를 위한 대안을 찾고자 한다. 이를 위해 조종사의 입장에서의 교육 및 절차에 관해 분석하여 비 정밀 접근 절차 수행의 기준을 제언하고자 한다.

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Nonlinear Forecasting of Daily Runoff Using Inverse Approach Method (가역접근법을 이용한 일유출량 자료의 비선형 예측)

  • Lee, Bae-Sung;Jeong, Dong-Kug;Jung, Tae-Sung;Lee, Sang-Jin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.39 no.3
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    • pp.253-259
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    • 2006
  • In almost all previous hydrological studies, the standard approach adopted for nonlinear time series analysis is to perform system characterization first followed by forecasting. However, a practical inverse approach for forecasting nonlinear hydrological time series was proposed recently To investigate the applicability standard approach method and inverse approach, this study used a theoretical time series (Mackey-Glass time series) and daily streamflows of the Bear River in Idaho. To predict a theoretical time series and daily streamflow, this study used local approximation method. From chaos analysis, chaotic characteristics are found in daily streamflow of the Bear River in Idaho. Resulting from 1, 3 and 5-day prediction, inverse approach method is shown to be better than the standard approach for a theoretical chaotic time series and daily streamflow.

A Difference Analysis on Visual Approach Accessibility of Airline Pilots Based on Flight Experience including Non-parametric Statistical Test (정기항공사 소속 조종사의 비행경력에 따른 시계접근능력 차이 분석 : 비모수 통계검정을 포함하여)

  • Lee, Gun-Young;Hwang, Jae-Kap;Jang, Ji-Seung
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.23 no.2
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    • pp.104-113
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    • 2019
  • There are keen competitions among the air operators to recruit competent pilots, which could be adversely affect the safe operation of aircraft. This study is aimed to identify the correlation between the flight experience of the pilot of the air transport operator and competency on visual approach operation. About 2,400 sets of flight training data of several pilots of an air transport operator was analysed for this study. The analysis showed that most captains were able to make stabilized visual approach regardless of his/her flight experience of any type of aircraft, while the first officers were able to make a stabilized visual approach with more than 1,500 hours of flight experience for each rated type of aircraft. This should be considered during making policies for the supply and demand of pilots for the safe operation of air transport.

주가의 장기적 기억, 자기회귀 분수적불 이동평균 과정과 주가형성

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.9 no.1
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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.

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Improving Read Latency for Stream Data Processing via Parallel Access of Time Series Database (스트림 데이터 처리를 위한 시계열 데이터베이스 병렬 접근 기반 읽기 지연 개선 기법)

  • Hwang, Yong-Ha;Noh, Soon-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.44-47
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    • 2018
  • 시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.

Hybrid Lower-Dimensional Transformation for Similar Sequence Matching (유사 시퀀스 매칭을 위한 하이브리드 저차원 변환)

  • Moon, Yang-Sae;Kim, Jin-Ho
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.15D no.1
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    • pp.31-40
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    • 2008
  • We generally use lower-dimensional transformations to convert high-dimensional sequences into low-dimensional points in similar sequence matching. These traditional transformations, however, show different characteristics in indexing performance by the type of time-series data. It means that the selection of lower-dimensional transformations makes a significant influence on the indexing performance in similar sequence matching. To solve this problem, in this paper we propose a hybrid approach that integrates multiple transformations and uses them in a single multidimensional index. We first propose a new notion of hybrid lower-dimensional transformation that exploits different lower-dimensional transformations for a sequence. We next define the hybrid distance to compute the distance between the transformed sequences. We then formally prove that the hybrid approach performs the similar sequence matching correctly. We also present the index building and the similar sequence matching algorithms that use the hybrid approach. Experimental results for various time-series data sets show that our hybrid approach outperforms the single transformation-based approach. These results indicate that the hybrid approach can be widely used for various time-series data with different characteristics.

Data Mining Time Series Data With Virtual Transaction (가상 트랜잭션을 이용한 시계열 데이터의 데이터 마이닝)

  • Kim, Min-Su;Kim, Cheol-Hwan;Kim, Eung-Mo
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.9D no.2
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    • pp.251-258
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    • 2002
  • There has been much research on data mining techniques for applying more advanced applications. However, most of those techniques has focused on transaction data rather than time series data. In this paper, we introduce a approach to convert time series data into virtual transaction data for more useful data mining applications. A virtual transaction is defined to be a collection of events that occur relatively close to each other. A virtual transaction generator uses time window or event window methods. Our approach based on time series data can be used with most conventional transaction algorithms without further modification.