Earticle

본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.

유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

This paper presents a methodology for predicting nonlinear time series based on the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM). The degree of classification intensity is obtained by bounded sum of weighted fuzzy membership functions extracted by NEWFM, then weighted average defuzzification is used for predicting nonlinear time series. The experimental results demonstrate that NEWFM has the classification capability of 92.22% against the target class of GDP. The time series created by NEWFM model has a relatively close approximation to the GDP which is a typical business cycle indicator, and has been proved to be a useful indicator which has the turning point forecasting capability of average 12 months in the peak point and average 6 months in the trough point during 5th to 8th cyclical period. In addition, NEWFM measures the efficiency of the economic indexes by the feature selection and enables the users to forecast with reduced numbers of 7 among 10 leading indexes while improving the classification rate from 90% to 92.22%.

최근 지구온난화의 영향으로 지구가 불안정기에 접어들어 지구적 규모의 재해가 자주 발생하고 있는 가운데, 어떻게 하면 이러한 재해를 예방하고, 피해를 최소화 할 것인지에 대해 고려해 봐야 할 시점이다. 특히 거대지진에 의한 쓰나미의 발생을 경고하고 있는 상황이기 때문에 쓰나미에 의한 계류선박의 영향을 고려하는 것은 대단히 중요한 일이다. 또한 항내 계류선박의 장주기 동요에 동반하는 선체동요로 인하여 하역중지나 계류시설의 손상에 관한 문제가 보고되었다. 이러한 장주기 동요의 주요 발생 원인이 항내 장기주파와 계류선박의 고유주기가 일치하는 공진현상에 의한 것으로, 수조실험을 통해 공진현상의 계류선박에의 동요영향을 파악하였다. 그리고 쓰나미의 내습으로 인한 항만내 계류중인 선박의 거동에 대한 수치 시뮬레이션을 행하여 공진주기파를 고려한 선박운동에의 영향 및 계류하중을 실험적으로 평가한다.

Recently, the earth scale disaster is occurring frequently. Under the effects of global warming, the weather has become unseasonable worldwide. Hence, the earth is experiencing unstable condition with many disasters such as storms and flood damages as well as earthquake. Therefore, it is necessary to consider what we am do to prevent disasters. Consequently, recent warnings indicate that there is a potential risk of massive earthquakes. Consideration of the effects of tsunami to the moored ship is very important. Operational problems such as moored ship motions sometimes become remarkable with large amplitude and long periods in harbor. Moored ship motions may cause the breakage of mooring systems such as mooring lines, fenders or quay. Large and long period moored ship motions are caused by resonant effects. In this paper, the moored ship motions within a harbor by the large-scale tsunami and the effects on the motions and mooring loads with resonant effects are investigated by numerical simulations.

Auto-Cross Correlated time series (ACTS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ACTS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 3%. By integrating ACTS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

시계열반전처리는 시간과 공간영역 동시에 집속을 수행할 수 있는 효과적인 방법으로 증명되어 왔으며, 시간영역에서의 집속 특성은 수중음향통신에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 해양도파관에서 동시 다중 집속이 적응 시계열 반전처리에 의해 구현되었다. 본 연구에서 적응 시계열반전처리에 의한 동시 다중 집속은 다중 수신을 위한 수중음향 통신 알고리즘으로 확장되며, 개발된 알고리즘은 수치실험과 실 데이터를 통해 다중 수신 위치에 동시에 자기등화가 가능함을 보였다.

Time-reversal processing (TRP) has been shown as an effective way to focus in both time and space. The temporal focusing properties have been used extensively in underwater acoustics communications. Recently. adaptive time-reversal processing (ATRP) was applied to the simultaneous multiple focusing in an ocean waveguide. In this study. multiple focusing with ATRP is extended to the underwater acoustic communication algorithm for multiple receiving locations. The developed algorithm is applied to the underwater acoustic communication to show, via simulation and real data, that the simultaneous self-equalization at multiple receiving locations is achieved.

최근 지구온난화의 영향으로 지구가 불안정기에 접어들어 지구 규모의 재해가 자주 발생하고 있는 가운데, 어떻게 하면 이러한 재해를 예방하고, 피해를 최소화 할 것인지에 대해 고려해 봐야 할 시점이다. 한편 지진과 같은 재해는 확률론적 관점에서 보면 일정한 주기를 가지고 발생했던 것으로 알려져 있다. 최근 거대지진에 의한 쓰나미의 발생을 경고하고 있는 상황이기 때문에 쓰나미에 의한 계류선박의 영향을 고려하는 것은 대단히 중요한 일이다. 또한, 항내 계류선박의 장주기 동요에 동반하는 하역중지나 계류시설의 손상에 관한 문제가 보고되었다. 이러한 장주기 동요의 주요 발생 원인이 항내 장기주파와 계류선박의 고유주기가 일치하는 공진현상에 의한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 쓰나미의 내습으로 인한 항만내 계류중인 선박의 거동에 대한 수치 시뮬레이션을 행하여, 쓰나미의 공진현상에 의한 선박운동에의 영향 및 계류하중을 실험적으로 평가한다.

Recently, the earth scale disaster is occurring frequently. Under the effects of global warming, the weather has become unseasonable worldwide. Hence, the earth is experiencing unstable condition with many disasters such as storms and flood damages as well as earthquake. Therefore, it is necessary to consider what we can do to prevent disasters. A disaster like earthquake will inevitably occur in view of the probabilities. The active period of earthquakes and the inactive periods repeat alternatively. Consequently, recent warnings indicate that there is a potential risk of massive earthquakes. Consideration of the effects of tsunami to the moored ship is very important. Operational problems such as moored ship motions sometimes become remarkable with large amplitude and long periods in harbor. Moored ship motions may cause the breakage of mooring systems such as mooring lines, fenders or quay. Large and long period moored ship motions are caused by resonant effects. In this paper, the moored ship motions within a harbor by the large-scale tsunami and the effects on the motions and mooring loads with resonant effects are investigated by numerical simulations.

Sunspots are dark areas that grow and decay on the lowest level of the sun that is visible from the Earth. Shot-term predictions of solar activity are essential to help plan missions and to design satellites that will survive for their useful lifetimes. This paper presents a parallel-structure fuzzy system(PSFS) for prediction of sunspot number time series. The PSFS consists of a multiple number of component fuzzy systems connected in parallel. Each component fuzzy system in the PSFS predicts future data independently based on its past time series data with different embedding dimension and time delay. An embedding dimension determines the number of inputs of each component fuzzy system and a time delay decides the interval of inputs of the time series. According to the embedding dimension and the time delay, the component fuzzy system takes various input-output pairs. The PSFS determines the final predicted value as an average of all the outputs of the component fuzzy systems in order to reduce error accumulation effect.

파편화와 같은 인위적 교란은 산림생태계의 지속성에 영향을 미치므로, 산림의 양적인 분포뿐만 아니라 구조적인 패턴을 분석하는 것은 산림생태계를 관리하는 기본적인 과정이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 산림생태계의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초정보를 제공하기 위해 경관지수와 GIS 기법을 활용하여 낙동강 유역에 분포하는 산림구조를 정량적으로 분석하였다. 분석에 필요한 공간정보는 환경부에서 발행한 토지피복분류도를 이용하여 구축하였으며, 경관지수 상호간 정보의 중복을 배제하기 위하여 Pearson 상관분석을 통해 6개의 지수(LPI, PD, ED, MSI, CPLAND, IJI)를 선정하였다. 경관지수를 이용한 산림경관의 구조적 패턴을 분석한 결과, 낙동강 본류에 분포하는 유역들에서 파편화 정도가 다른 유역에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 특히 낙동상주 유역과 낙동밀양 유역은 산림의 양적인 측면뿐만 아니라 구조적으로도 불안정한 상황을 보이는 것으로 나타났는데, 이들 유역에 대해서는 지역의 환경조건에 부합하는 산림복원 등의 생태적 관리를 위해 현장검증 및 영향인자에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

An artificial disturbance like forest fragmentation has affected the sustainability of forest ecosystem. Therefore, in order to manage the forest ecosystem efficiently needed to analyze quantity and quality (structural pattern) of forest simultaneously. This study analyzed the structural patterns of forest landscape to provide a basic data for evaluation and management of forest ecosystem in Nakdong River Basin during 10 years from 1980s to 1990s using landscape indices and GIS methods. Forest distribution maps and 6 landscape indices(LPI, PD, ED, MSI, CPLAND, IJI) for the analysis were reconstructed from land-cover maps constructed by Ministry of Environment and pearson correlation analysis. According to the structural analysis of forest landscape using landscape indices, the forest fragmentation of watersheds along the main stream of the Nakdong river was more severe than any other watersheds. Futhermore, the Nakong-sangju and Nakdong-miryang watersheds had unstable forest structures as well as least amount of forest quantity. Thus, these watersheds need significant amount of forest through a new forest management policy considering local environmental conditions. The connectivity between forests in local regions should be considered as well.

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.

Although people frequently rely on intuition in managing activities, they rarely use it in developing effective decision-making support systems. In this paper, we investigate and compare the correlations between such characteristics as cognition and emotion characteristics and judgmental time-series forecasting accuracy by using a self-organizing neural network, and eventually aim to help build efficient decision-making atmosphere. The neural network used in this paper employs a self-supervised adaptive algorithm, and the feature of which is that it inherently can use correlation between input vectors by exchanging information between neuron clusters in the self-organizing layer during the training. Our experiments showed that both cognition and emotion characteristics had correlations with judgmental time-series forecasting, and that cognition characteristics had larger correlation than emotion characteristics. We also found that conceptual style had larger correlation than behavioral and analytical styles, and displeasure-sleepiness style had larger correlation than pleasure-arousal style with the forecasting.

이 연구에서는 1970년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 우리나라의 사회경제상황이 이혼율 증가에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하였다. Land and Felson(1976)의 거시 동태 사회지표 모형을 바탕으로 경제상황과 남녀 성비, 그리고 이혼 관련법의 개정 등을 분석모형에 포함시켰다. 경제상황에는 여성의 경제활동 참여율, 실업률 그리고 1인당 국내총생산으로 측정된 소득수준을 포함시켰다. 분석의 결과는 실업률과 소득수준이 이혼율의 증가 추이에 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 1인당 국내총생산의 수준이 높을수록 이혼율도 증가하는 분석의 결과는 경제적 호황기에는 이혼율이 증가하고 경제적 쇠퇴기에는 이혼율이 감소한다는 선행연구의 주장을 실증적으로 뒷받침해주고 있다. 그러나 실업률이 증가할수록 이혼율도 높아지는 것으로 분석되고 있는데 이는 혼인의 결정 요인과 관련한 남성 중심의 가설을 뒷받침하고 있다. 이러한 연구의 결과는 경제상황을 구성하는 하위요인(소득수준과 실업률)이 이혼율의 변화에 미치는 영향의 기제가 다름을 보여주고 있다. 사회경제상황 자체보다는 경제상황의 변화가 이혼율의 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 회귀분석의 모형에 변화율을 변수로 포함시킬 경우에는 1977년의 가족법 개정만이 이혼율의 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석에서 이혼율에 영향을 미치는 모든 거시적 요인을 통제하지 못하고 있는데, 이는 이 연구의 내적 타당도를 저해하는 요인이 된다. 우리나라의 경우 이혼율은 경제적 상황보다는 오히려 문화적 또는 사회적 요인에 의해서 결정될 수도 있기 때문에 이혼율을 결정짓는 경제적, 문화적, 그리고 사회적 요인들을 모두 포함하는 분석 모형의 개발과 실증 자료를 이용한 검증은 향후의 연구 과제로 남는다.

음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.

From the viewpoint of that music melody has the similar features to time-series data, music melody is transformed to a time-series data with normalization and corrections and the similarity between melodies is defined as the Euclidean distance between the transformed time-series data. Then, based the similarity between melodies of a music object, melodies are clustered and the representative of each cluster is extracted as one of theme melodies for the music. To construct the theme melody index, a theme melody is represented as a point of the multidimensional metric space of M-tree. For retrieval of user's query melody, the query melody is also transformed into a time-series data by the same way of indexing phase. To retrieve the similar melodies to the query melody given by user from the theme melody index the range query search algorithm is used. By the implementation of the prototype system using the proposed theme melody index we show the effectiveness of the proposed methods.

This study is peformed to examine the relationship between air pollution exposure and mortality in Incheon for the years of 1998 - 2001. Daily counts of death were analyzed by general additive Poisson model, with adjustment for effects of seasonal trend, air temperature, humidity, and day of the week as confounders in a nonparametric approach. Daily death counts were associated with CO(1 day before), O$_3$(2 day before), PM$_{10}$(1 day before), NO$_2$(1day before), SO$_2$(1 day before). Increase of 32.21 ${\mu}$g/m$^3$(interquartile range) in PM$_{10}$ was associated with 1.9 % (95% CI = 0.8 % - 2.9 %) increase in the daily number of death. This effect was greater in children(less than 15 aged) and elderly(more than 65 aged). We concluded that Incheon had 2 - 4 % increase in mortality in association with IQR in air pollutants. Daily variations in air pollution within the range currently occurring in Incheon might have an adverse effect on daily mortality. These findings also support the hypothesis that air pollution, at levels below the current ambient air quality standards of Korea, is harmful to sensitive subjects, such as children or elderly.

This study was performed to examine the relationship between air pollution exposure and mortality in Seoul for the years of 1998∼2001. Daily counts of death were analyzed by general additive Poisson model, with adjustment for effects of seasonal trend, air temperature, humidity, and day of the week as confounders in a nonparametric approach. Daily death counts were associated with CO (current day),O$_3$ (current day), PM$_{10}$ (current day), NO$_2$ (1 day before), SO$_2$ (1 day before). Increase of 41.71 $\mu\textrm{g}$/㎥ (interquartile range) in PM$_{10}$ was associated with 1.3% (95% CI = 0.7∼1.9％) increase in the daily number of death. $O_3$ concentrations resulted in an increased risk of 1.3% for 23.86 ppb in all-aged mortality [RR = 1.013 (1.004-1.023)1. This effect was greater in children (less than 15 aged) and elderly (more than 65 aged). After ozone level exceeds 25 ppb, the dose-response relationship between mortality and ozone was almost linear. We concluded that Seoul had 1∼5％ increase in mortality in association with IQR (interquartile range) in air pollutants. Daily variations in air pollution within the range currently occurring in Seoul might have an adverse effect on daily mortality. These findings also support the hypothesis that air pollution, at levels below the current ambient air quality standards of Korea, is harmful to sensitive subjects, such as children or elderly.rly.

본 논문에서는 Self Organizing Map을 이용하여 fMRI data를 분석해 보았다. fMRl (functional Magnetic Resonance Imaging)는 인간의 뇌에 대한 비 침투적 연구 방법 중 최근에 각광받고 있는 것이다. Motor task를 수행하고 있는 피험자로부터 image data를 얻어내어 SOM을 적용하여 clustering한 결과 motor cortex 영역이 뚜렷하게 clustering 되었음을 알 수 있었다.

In the original mixtures of experts framework, the parameters of the network are determined by gradient descent, which is naturally slow. In [2], the Expectation-Maximization(EM) algorithm is used instead, to obtain the network parameters, resulting in substantially reduced training times. This paper presents the new EM algorithm for prediction. We show that an Efficient training algorithm may be derived for the HME network. To verify the utility of the algorithm we look at specific examples in time series prediction. The application of the new EM algorithm to time series prediction has been quiet successful.

본 논문에서는 빠르고 정확하게 기후를 예측, 분석하기 위해 웨이브렛 변환을 통해 Data의 특징을 추출하고 이를 신경망의 입력값으로 사용하는 기상예측시스템은 제안하였다. 또한 학습이 잘되지 않는 패턴에 대한 집중적인 학습을 수행할 수 있는 Epsilon Descending 학습방법을 사용하여 정확도를 상승시켰다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입한 제안 기상예측시스템이 기존의 신경망만을 통한 기상예측시스템에 비해 예측능력면에서 훨씬 더 우수함을 보였다.

본 논문은 일차원의 시계열 데이터를 입력을 하여 위상공간 재구성 과정을 거쳐 다차원 위상공간상에서 프랙탈 차원을 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 프랙탈 차원의 추정에 소요되는 계산량을 줄이기 위해 로그 연산을 비트 연산으로 대체하고, 거리계산의 순서를 바꿈으로써 위상공간의 차원에 무관한 상수 시간의 계산복잡도를 가지는 알고리즘을 구현하였다. 또한 최소절단자승 추정기법을 적용하여 로그-로그 그래프 상에서의 기울기 추정을 함으로써 프랙탈 차원의 추정치에 대한 정확도를 높였다. 참값이 알려진 시계열 데이터에 대한 차원 추정 실험을 통하여 제안된 방법의 정확성을 보였다.