프레임화 (Framing) 1. 개요 음성 신호 처리에서 프레임화(Framing)란 연속적인 시간 흐름으로 이루어진 음성 신호를 분석하기 위해, 이를 일정 길이의 짧은 구간(Frame)으로 나누는 전처리 과정을 말한다. 음성 신호는 시간에 따라 주파수 성분이 계속해서 변하는 비정상 신호(Non-stationary Signal)이다. 하지만 신호 처리의 핵심…
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정상성 (Stationarity) 1. 개요 정상성(Stationarity)이란 시계열 데이터의 통계적 특성(평균, 분산 등)이 시간이 경과해도 변하지 않고 일정하게 유지되는 성질을 의미한다. 시계열 분석의 핵심 목적은 과거의 패턴을 통해 미래를 예측하는 것인데, 데이터의 통계적 특성이 시간에 따라 계속 변한다면 과거의 데이터로 학습한 모델을 미래에 적용하…
시계열 플롯 (Time Series Plot) 1. 개요 시계열 플롯(Time Series Plot)은 일정 시간 간격으로 기록된 데이터 포인트들을 시간의 흐름에 따라 시각화하여 데이터의 변화 추이, 패턴, 주기성을 분석하는 그래프입니다. 주로 시간에 따른 변수의 변화를 관찰하여 미래의 값을 예측하거나 과거의 특정 사건이 데이터에 미친 영향을 분석하는 목적…
차분 차수 (Differencing Order) 1. 개요 차분 차수(Differencing Order)란 시계열 데이터의 비정상성(Non-stationarity)을 제거하여 [[정상성]](Stationarity)을 확보하기 위해, 인접한 시점의 데이터 값들의 차이를 구하는 연산을 반복 수행한 횟수를 의미한다. 시계열 분석에서 정상성이란 시간의 흐름에 따라…
SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors) 1. 개요 SARIMAX는 시계열 데이터의 자기상관성, 추세, 계절성뿐만 아니라 외부 요인(외생 변수)까지 동시에 고려하여 미래 값을 예측하는 통계적 시계열 분석 모델이다. 이 모델은 전통적인 ARIMA(…
ARIMA (자기회귀 누적 이동평균 모델) 1. 개요 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 과거 값과 예측 오차를 이용하여 미래의 값을 예측하는 통계적 분석 모델이다. 특히 비정상 시계열을 차분을 통해 정상 시계열로 변환하여 분석하는 모델이라는 점이 핵심적인 정체성이다. 시계열 데이터가…
SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) 1. 개요 SARIMA는 시계열 데이터의 추세(Trend)뿐만 아니라 주기적으로 반복되는 계절성(Seasonality) 패턴을 동시에 모델링하기 위해 설계된 통계적 예측 모델이다. 기존의 [[ARIMA]](AutoRegressive Integrated …
추세 개요 추세(Trend)는 시계열 분석(Time Series Analysis)에서 시간에 따라 관측되는 데이터의 장기적인 방향성 또는 패턴을 의미한다. 일반적으로 추세는 데이터가 일정한 방향으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타내며, 시계열 데이터의 중요한 구성 요소 중 하나로 간주된다. 시계열 데이터는 일반적으로 추세(Trend), 계절성(Seasona…
시계열 분석 개요 시계열 분석(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 핵심 요소로 삼는다. 일반적인 통계 분석과 달리, 시계열 데이터는 시간 순서에 따라 데이터 포인트 간의 상…
ACF 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치적으로 분석하는 데 …
ACF 플롯 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA(Autoregr…