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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권수현 (성신여자대학교) 박만식 (성신여자대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
1,751 - 1,766 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

주기도의 상관성을 이용한 시계열자료의 군집분석
권수현 ,  박만식 Journal of The Korean Data Analysis Society 2020.01 학술저널

2016

주기도를 이용한 시계열자료의 군집분석
권수현 통계학과 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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시계열 자료를 군집화할 때, 시계열의 계열수가 많은 경우에는 자료의 특성이 유사한 시계열들을 군집화한 후 이를 사전정보로 활용하여 모형설정 및 예측을 수행한다면 훨씬 효율적일 것이다. 시계열 자료의 군집분석 방법에는 다양한 거리가 정의될 수 있으며, 크게 두 가지로 구분한다. 첫째는 시간영역(time domain)에서의 분석으로, 시계열 자료의 특성인 자기상관함수(auto-correlation function), 부분(partial)자기상관함수로부터 거리(distance)를 정의하는 방법이다. 둘째는 주파수영역(frequency domain)에서의 분석으로, 표본 자기공분산함수(sample auto-covariance function)를 통해 얻어지는 주기도(periodogram)를 이용하여 거리를 정의하는 방법이다. 본 연구에서는 스펙트럼 밀도함수(spectral density function)의 추정량인 주기도 간의 상관성(association)에 근거한 거리를 제안하였다. 먼저 기존에 시계열 자료를 그룹화하는 데 사용된 거리들을 간략히 소개하고, 주기도 간의 상관관계로부터 거리를 제안하여 모의실험을 통해 성능을 비교하였다. 또한, 1990년 1월부터 2015년 4월까지 전국 월별 제조업생산지수 자료를 대상으로 기존의 거리와 본 연구에서 제안한 거리를 이용하여 산업 간의 군집화를 시도하였다.
#군집분석 #자기상관함수 #스펙트럼 밀도함수 #주기도 #제조업 생산지수.

목차

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참고문헌 (17)

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방성완 / 2020 / 불균형 자료의 분류분석을 위한 가우스 혼합 군집모형을 이용한 샘플링 기법 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):565~574 dbpia Caiado, J. / 2006 / A periodogram-based metric for time series classification / Computational Statistics & Data Analysis 50(10):2668~2684 google schola Cheon, K. I. / 2014 / A study on the spatial distribution characteristics and time serial changes of forest vegetation at Mt google schola 정준모 / 2015 / 잣나무 연륜생장과 기후요소와의 상관관계 분석 및 생장예측 / 한국농림기상학회지 17(2):85~92 dbpia Corduas, M. / 2008 / Time series clustering and classification by the autoregressive metric / Computational Statistics & Data Analysis 52(4):1860~1872 google schola

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