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문제 정의
- 제안된 방법에서는 데이터 발생 시스템에 대한 사전정보가 부족하거나 시변 특성을 갖는 경우에도 잘 동작할 수 있도록 원데이터로부터 차분값을 사용하였다. 그래서 데이터의 특성과 유사성이 잘 드러나게 하였고, 데이터에 대한 예측의 정확도를 향상시킬 수 있도록 하였다.
- 이에 반해 시도표에 의한 분석은 시계열자료는 여러 변동의 결합으로 이루어지는 것이므로 시계열자료를 형성하고 있는 변동요소를 찾아내고 시계열자료를 그 요소들로 표현하여 예측하는 것이다. 본 논문에서는 스플라인 핏(spline fit)에 의한 시도표 분석을 통하여 시계열 자료의 구조를 파악하고자 한다.
- 정확한 예측을 위하여 보다 중요한 것은 시계열 자료의 성격과 특징을 파악하고, 그 자료와 관련된 주변 환경 변수들은 어떤 것들이 있는지, 그 자료 자체를 분석할 것인지 변환 또는 조정이 필요한지 등을 고려해 보아야만 할 것이다. 본 논문에서는 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 차분으로써, 시계열 변화 패턴의 부드러운 모습을 찾고자 한다. 제안된 방법에서는 데이터 발생 시스템에 대한 사전정보가 부족하거나 시변 특성을 갖는 경우에도 잘 동작할 수 있도록 원데이터로부터 차분값을 사용하였다.
- 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시계열 데이터의 예측에 사용될 적절한 입력값을 여러 차분 간격을 통하여 선택적으로 사용하는 예측알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 동일한 데이터에서 가장 예측오차가 적은 3차분 이동평균값(MA(3))과 비교를 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
- 따라서 시계열자료의 부드러운 패턴이 얻어지면 그 패턴의 연장선상에서 예측값을 찾는 방법이다. 이에 반해 시도표에 의한 분석은 시계열자료는 여러 변동의 결합으로 이루어지는 것이므로 시계열자료를 형성하고 있는 변동요소를 찾아내고 시계열자료를 그 요소들로 표현하여 예측하는 것이다. 본 논문에서는 스플라인 핏(spline fit)에 의한 시도표 분석을 통하여 시계열 자료의 구조를 파악하고자 한다.
- 또 하나의 목적은 자료의 기술이다. 자료를 시간의 흐름에 따라 그림으로 표현하고, 자료의 특성을 파악하여 법칙성을 발견하는 것이다. 대체적으로 추세, 순환, 계절성, 특이점, 변환점 등 가지고 있는 시계열 데이터의 특징을 찾아 분석할 수 있다는 것이다[4,5].
가설 설정
- (5) 위의 과정에서 얻어진 St, Tt, Ct를 모두 제거할 때 남는 것이 불규칙변동(It)이다.
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