동적 시간워핑을 활용한 시계열자료의 군집분석

김성태,박만식 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.5

Two different approaches are considered for the clustering analysis of time-series data: time-domain approach and frequency-domain one. In the time domain, distance metrics measuring similarities among the time-series data take the estimation results under certain parametric models or autocorrelation structures inherent in each of the processes into account. The frequency-domain approach also plays an important role in time-series clustering analysis by transforming auto-covariance function into spectrum prior to measuring similarities among the processes. However, the previous time-series clustering approaches depend on assumptions of distribution or models. In this study, we apply the dynamic time warping (DTW) algorithm in which no assumptions are needed. This algorithm enables us to compare two time-series processes in order to measure similarities even when one process is temporally shifted from the other one. We evaluate the performance of DTW and compare with the metrics forementioned via the simulation study. For the real application, we considered the U.S. state-level seasonally adjusted monthly unemployment rate data. 시계열자료의 군집분석은 시간영역(time domain) 혹은 주파수영역(frequency domain)에서의 거리개념을 통해 이루어졌다. 시간 영역에서는 특정한 모수적(parametric) 모형을 적합한 후 모수 추정결과의 유사성을 고려하거나 자기상관구조(auto-correlation structure)의 유사성을 고려하여 거리개념을 도입하였다. 주파수 영역에서는 변동주기에 따른 자료의 순환구조를 의미하는 스펙트럼(spectrum)을 구한 후 적절한 변환을 통한 거리개념을 도입하였다. 본 논문에서는 주어진 원 시계열자료에 거리개념을 도입하되 동일한 시점 간의 거리 뿐 아니라 상이한 시점 간의 거리 또한 고려하는 동적 시간워핑(dynamic time warping; DTW)을 적용하고자 한다. 문자인식 및 행동인식 등의 여러 분야에서 활용되는 이 알고리즘은 시점에 국한하지 않은 측정값들 간의 비교를 가능케 한다. 모의실험을 통해 정상성 및 비정상성 하에서의 여러 시나리오 하에서, 시간영역과 주파수영역에서 널리 활용되는 다양한 거리들과 동적 시간워핑의 성능을 비교, 평가하였고 그 특성을 파악하였다. 또한 실증자료분석을 통해 미국 50개 주의 실업률 자료를 군집화하였고 동적 시간워핑방법을 이용하여 그 특성을 비교, 분석하였다.

The Design of the Multi-Scale Data Fusion Algorithm Based on Time Series Analysis

Chunxia Wang 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Database Theory and Appli Vol.9 No.12

Time series is an indicator at different times on different values, arranged in chronological sequence. The basic idea of the multi-scale analysis by orthogonal transformation, and it is such as wavelet transform signal decomposition analysis on different scales. The timing analysis method is achieved through the model method. The process parameters of the dynamic data time-domain analysis method is a parametric model to fit the observed data, and then use this model to analyze the observational data and produce data system. The paper presents the design of the multi-scale data fusion algorithm based on time series analysis. Finally, the advantages of the new algorithm are elaborated from the estimation accuracy and simulation demonstrated the effectiveness of the new algorithm.

장기 시계열 내용 분석을 위한 뉴스 빅데이터 분석의 활용 가능성

박대민(Daemin Park) 한국언론학회 2016 한국언론학보 Vol.60 No.5

Time series content analysis in communication studies such as agenda setting theory is increasingly popular. There have been methodological advances in time series analysis. However, it is impossible to do content analysis for a large number of news articles with traditional manual techniques. This study suggests news big data analytics for automated time series content analysis in a long term, mixing natural language processing (NLP) and semantic network analysis of news. A pilot study focusing on news sources and quotes’ topics is also conducted analyzing news about political or social issues. Around one million news articles for 26 years (1990~2015) are collected from 8 major nationwide Korean dailies including Kyunghyang Shinmun, Kukmin Ilbo, Donga Ilbo, Munhwa Ilbo, Seoul Shinmun, Segye Ilbo, Hankyoreh, and Hankook Ilbo. NLP with ‘BigKinds’, a news big data analysis database developed by Korea Press Foundation, and semantic network analysis with independent development tools are used. Studies showed that less differences among newspapers and complete time series changes between 1990s and 2000s were found in the most important sources and topics except for topics in society section. The number of sources and topics per article has decreased in general. Sophisticated automated times series content analysis in a long term enables researchers to monitor the press system as a whole and to compare other time series data such as many economic indexes.

Prediction of Power Generation in China Using Process Neural Network

Jianghua Ge,Jiwei Wen,Chuntao Zhang,Yaping Wang,Gang Ding 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of u- and e- Service, Scienc Vol.8 No.5

The power generation prediction problem can be seen as a time series prediction problem in nature. The traditional time series prediction methods based on regression analysis do not take account into the time accumulation effect existed in the time series due to their discrete input values. This limitation causes the low prediction accuracy of the time series prediction methods based on regression analysis. To solve this problem, a power generation time series prediction model based on the process neural network is proposed. The inputs of the proposed prediction model can be continuous time-varying functions. The time accumulation effect existed in the power generation time series can be expressed and computed by the integration operator of the process neural network. The proposed prediction model is trained and the efficiency of the proposed prediction model is tested by the month power generation data form January 2001 to April 2012, and the comparison experiment results indicate that the process neural network performs better than the auto regression analysis.

강릉 지역 공간 감마선량률의 시계열 분석

차호환(Hohwan Cha),김재화(Jaehwa Kim) 한국방사선학회 2013 한국방사선학회 논문지 Vol.7 No.1

본 논문은 1998년부터 2011년까지 강릉 지역의 지방 방사능 측정소에서 측정된 공간 감마선량률의 통계 적인 성질을 조사하였다. Autocorrelation Function Analysis(ACF), Rescaled Range Analysis(R/S Analysis), Detrended Fluctuation Analysis(DFA)의 방법들이 사용되었으며, 이 중 DFA는 non-stationary한 시계열의 장거리 상관성을 보여주는 좋은 방법으로 알려져 있다. 우리는 이 연구를 통해 다음의 사실을 알았다. 첫 번째, 공간 감마선량률은 두 가지 다른 경향을 갖는 크로스 오버가 나타난다. 이것은 연중 공간 감마선량률은 강한 장기 기억 특성이 나타나는데 비해 연간으로 넘어가면 상관성이 사라지는 것을 의미한다. 두 번째, 각 분석 방법들의 지수들이 있는데 이 지수들 사이의 관계식이 맞음을 확인 하였다. In this work, we investigate the statistical properties of gamma exposure rates using well-known analysis methods, such as Autocorrelation Function Analysis(ACF), Rescaled Range Analysis(R/S Analysis), and Detrended Fluctuation Analysis(DFA). Especially, DFA is an important method to reliably detect long-range correlations in non-stationary time series. Our data are measured by Gangneung regional radiation monitoring station over the period of 1998 to 2011. First, we find a crossover indicating two different governing regimes in fluctuations of gamma exposure rates. Within a year, they show a strong long-ranged memory while this property vanishes over the range of time period longer than one year. Second, our finding is very securely supported by a variety of analysis tools. Those tools yield many relevant exponents which satisfies the well known relation between them.

산업별 연구개발비 효과에 관한 시계열분석

김형주,강호영 한국회계정보학회 2013 회계정보연구 Vol.31 No.1

This study defined variable about delay effect and accumulative effect, and established hypothesis for each effect in order to presume lagged effect of R&D by industry. Eventually, this aimed to testing the effects. Accordingly, to analyze benefits shown during required time lag between R&D investment each industry and output as corporate value, level variable which is time-series data of individual company is used. Time-series analysis is conducted with Ridge regression analysis. As study results, it was known that R&D effect each industry was small than R&D effect for whole manufacturers. First, There was nearly no delay effect in t-1 and t-2 period for automobile and transportation equipment industry. But medical precision industry showed positive effect in t-1 period. Thus, delay effect of R&D differed according to industry. Especially, the shorter lifetime cycle of technology is, as the period is near t-n period, delay effect became low. This means time lag among characteristics of R&D. Second, Accumulative effect means uncertainty, costliness, and non-appropriability. Electricity and electronic industry, automobile and transportation equipment industry showing severe competition and globalized market showed low accumulative effect of R&D, which means costliness of R&D. Third, In most of industries, continued positive and negative effect which were statistically significant were offset each other so that this became a cause for that delay effect could not bring accumulative effect. And influence of accumulative effect appeared low than influence of delay effect so that uncertainty of R&D could be tested. This is related to failure in investment for R&D and a result different from a targeted result. Due to this, there was high difference of Value Relevance between delay effect and accumulative effect. In additional analysis, accumulative effect of R&D in High-tech industry was larger than accumulative effect of R&D in Low-tech. Based on study results, differentiated points from existing studies are that influences of investment for R&D on corporate value in all the industries were smaller than in existing studies, lagged effect divided to accumulative effect and delay effect was empirically analyzed, it was empirically analyzed that accumulative effect was low than delay effect in value relevance. And this study implies that value relevance can be tested properly when for a study on lagged effect of R&D, time-series is analyzed using time-series data. 본 연구는 연구개발비 시차효과를 산업별로 지연효과와 누적효과로 구분하여 추정하기 위하여 지연효과와 누적효과에 대해 변수를 정의하고, 각각의 효과에 대해 가설을 세웠으며, 이들 효과를 검증하는데 목적을 두고 있다. 따라서 산업별 연구개발 투자가 기업가치로 발현되기까지 소요시차 동안 나타나는 효익의 분석을 위해 개별기업의 시계열자료인 수준변수를 사용하며, 수준변수의 시계열 분석은 릿지 회귀분석으로 한다. 연구결과, 전체제조업의 연구개발비 효과 보다 산업별 연구개발비 효과가 미미하였다. 첫째, 자동차․운송장비 산업은 t-1기, t-2기에 지연효과가 전혀 나타나지 않았으나, 의료정밀산업은 t-1기에 양(+)의 효과가 나타났으므로 연구개발비 지연효과는 산업별로 다르게 나타났다. 특히 기술수명주기가 짧은 산업일수록 t-n기로 갈수록 지연효과가 낮아졌다. 이는 연구개발 특성 중 시차를 의미하고 있다. 둘째, 누적효과는 불확실성과 고비용성 및 비전유성을 의미하고 있다. 전기․전자산업과 자동차․운송장비 산업과 같이 제품 간 경쟁이 치열하고, 시장이 글로벌화 된 산업일수록 연구개발비 누적효과가 낮게 나타나 연구개발비 고비용성을 의미하였다. 셋째, 대부분의 산업에서 통계적으로 유의하면서 연속된 양의 효과와 음의 효과는 서로 상쇄되어 지연효과가 누적효과로 나타나지 못하는 원인이 되었으며, 누적효과의 영향이 지연효과의 영향보다 낮게 나타나 연구개발 불확실성을 검증할 수 있었다. 이는 연구개발 투자 실패, 목적과 상이한 결과로도 연결되며, 이로 인해 산업별 연구개발 투자에서 지연효과와 누적효과 간에는 가치관련성의 차이가 크게 나타났다. 추가분석에서는 High-tech산업의 연구개발비 누적효과가 Low-tech산업의 연구개발비 누적효과보다 큰 것으로 나타났다. 이상의 연구를 종합하면, 모든 산업에서 연구개발 투자가 기업가치에 미치는 영향이 기존연구에서 보다 미미하게 나타난 점과 시차효과를 누적효과와 지연효과로 구분하여 실증분석한 점. 그리고 누적효과가 지연효과보다 가치관련성이 낮았음을 실증 분석한 점 등이 기존연구와 차별성이라 할 수 있다. 그리고 연구개발비 시차효과 연구는 시계열자료를 이용하여 시계열 분석하여야 가치관련성을 올바르게 검증할 수 있음을 시사하고 있다.

연구개발투자의 경제적 시차효과에 대한 시계열분석

최종서 ( Jong Seo Choi ) 한국회계학회 2009 회계학연구 Vol.34 No.1

연구개발 지출의 경제적 효과에 대한 기존연구에서는 주로 횡단면 회귀식 혹은 패널회귀식의 분석에 의존함으로써 이익 혹은 주가에 대한 연구개발비의 회귀모수가 상이한 기간 및 기업 사이에 동일한 것으로 가정하여 왔다. 이와는 달리 본 연구에서는 개별기업의 시계열자료를 이용하여 이익이 과거의 연구개발 지출에 따른 효익을 반영하며 주가가 과거와 현재의 연구개발 지출이 생성하는 효익의 경제적 가치를 반영하는지를 조사하였다. 본 연구에서는 이익모형과 주가모형의 두 개의 방정식으로 이루어지는 재귀적 연립방정식을 추정한다. 이익모형은 이익을 유형자산, 광고선전비 및 연구개발비의 함수로 설정하여 보고이익수치를 통하여 실현된 연구개발 지출의 효익을 측정한다. 주가모형은 지분의 시가를 장부가치, 비정상이익 및 연구개발비의 함수로 설정하며 회계수치와 연구개발 지출에 대한 시장에서의 평가를 측정한다. 이 연립방정식 체계에서는 과거의 연구개발 지출이 이익을 생성하고 이익이 시장가치를 창출하는 것으로 가정한다. 모형의 회귀계수는 기업별로 별도로 추정된다. 분석결과 횡단면분석 혹은 패널 접근법에 의존하고 있는 여러 선행연구와는 달리 연구개발지출이 경제적 효익을 지닌다는 데 대한 지지는 극히 미미하게 나타났다. 이익모형의 추정결과 이익이 과거의 연구개발 지출의 효익을 반영하는 것으로 나타난 기업은 전체 표본의 10-15%에 불과하였다. 또 주가모형의 분석에서 연구개발비가 기업의 주가에 영향을 주는 것은 전체기업의 20% 미만에 지나지 않았다. 추가적인 강건성 검증에서 이익의 척도 및 변수의 형태를 달리하여도 결과는 크게 달라지지 않았다. 반면에 통합표본 및 연도별표본을 사용한 추가적 횡단면분석에서는 선행연구의 결과와 유사하게 연구개발 지출과 이익 및 주가 사이에 유의한 양의 상관관계를 확인할 수 있었는데 이는 횡단면 접근방법이 생략변수 혹은 예외치의 영향을 받고 있을 가능성을 시사한다. 동일한 자료로부터 접근방법에 따라 상이한 결과가 관찰될 수 있다는 사실은 회계변수의 정책적 시사점을 논함에 있어서 연구방법의 선택에 보다 신중을 기할 필요가 있음을 제시한다. 본 연구의 결과가 반드시 시계열연구의 우수성을 입증한다거나 횡단면연구에 입각한 선행연구의 결과에 오류가 있음을 의미하는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 연구개발 지출과 기업이익 및 주가 사이에 통계적으로 유의한 양의 관련성이 보편적으로 존재한다는 기존의 관념에는 중대한 의문을 제기하는 것이라 할 수 있다. 요컨대 개별 기업의 수준에서 연구개발 지출의 경제적 효익은 다수의 횡단면 연구에서 제시하는 것만큼 강건한 것은 아닐 수 있다. The literature on the economic effects of research and development (R&D) expenditures is based primarily on cross-sectional regressions or panel data regressions with time and firm fixed effects such that the parameters relating R&D to accounting earnings and/or market value are cross-sectionally constant. This paper utilizes firm-specific time-series data to examine whether reported earnings reflect benefits from past R&D expenditures and whether market values impound the economic value derived from the benefits of past and present R&D expenditures. This study estimates a recursive system of two equations: one for earnings and one for valuation. The earnings equation associates earnings with recorded tangible assets, advertising, and R&D expenditures. It intends to extract realized R&D benefits from reported earnings numbers. The valuation equation relates market values of equity to book values, abnormal earnings, and R&D expenditures. It determines how the accounting and R&D numbers are valued in the market. This system of equations assumes that past R&D generates earnings that create market value. Model parameters are estimated for each firm separately. Unlike many previous studies based on cross-sectional and panel data analyses, this study finds very weak empirical support for the economic benefit of R&D expenditures. The results from the earnings equation indicate that reported earnings reflect realized benefits from past R&D for only 10-15% of the sample firms. The results from the valuation equation indicate that R&D affects firm valuation for only less than 20% of the sample firms at best. In a series of additional robustness tests, regardless of earnings measures and the types of variables, very weak empirical support remained to prevail. More specifically, I estimate polynomial distributed lag (PDL) models with varying lag terms both for earnings and valuation equations. Valid data for earnings, prices, book values, R&D expenditures, advertising expenditures, tangible assets for 18 consecutive years were available for 168 firms from 1990 to 2007. In the earnings equation PDL model, the cross-sectional mean and median of the sum of lagged coefficients of total R&D expenditures are of negative values. Moreover, the firms with significantly negative coefficient estimates outnumber their positive counterparts. I find that the aggregate R&D parameter estimates are significantly positive at 0.1 level for only 22 firms out of 168 sample firms. Similarly, in the valuation equation PDL model, the cross-sectional mean and median of the comparable coefficients are negative. The R&D valuation parameter estimates are significantly positive for only 18 firms at 0.1 level. In an additional analysis, I conduct cross-sectional analyses on pooled and yearly cross-sectional samples both for earnings and valuation equation models. Interestingly, the estimated coefficients for both models are significantly positive, largely consistent with many previous researches based on cross-sectional approach. This lack of consistency between the results of time-series and of cross-sectional approaches suggests that either or both approaches could be fraught with technical problems. From the standpoint of time-series context, cross-sectional analysis has a number of disadvantages. The cross-sectional approach makes use of comparisons across firm expenditures on R&D. Comparisons across firms can only isolate the effects of R&D if they control for other influences on earnings or market values that may vary from one firm to another. However, it is not always possible to observe and control for all firm differences that could affect earnings or market values. This possibility of correlated omitted variables bias is one of the primary disadvantages of cross-sectional models of R&D. Futhermore, the coefficient estimates in crosssectional studies may be influenced by firm outliers, which is likely to be the case with the results of this study. The result of this study does not necessarily imply that time series approach is superior to cross-sectional or panel data approaches and that many of the prior studies are problematic. Nevertheless, this paper raises significant doubts about the seemingly robust finding that R&D and corporate earnings and market values are significantly and positively related. The economic benefit of R&D expenditures is simply not as robust as many of the existing literature appears to indicate on a firm level basis.

A time series analysis to investigate the effect of inhalation of aldehyde C10 on the human EEG activity

Kim, Minju,Nishi, Kosuke,Sowndhararajan, Kandhasamy,Kim, Songmun Elsevier 2019 EUROPEAN JOURNAL OF INTEGRATIVE MEDICINE Vol.25 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P><B>Introduction</B></P> <P>Decanal (C10) is an important aldehyde, extensively used to enhance floral and citrus notes in various perfumery products. It is well-known that the human electroencephalographic (EEG) activity is highly susceptible to change due to the exposure of fragrances. However, the EEG findings exhibit non-stationary behavior in terms of analysis and recording time. Hence, the present study aimed to investigate the effect of inhalation of aldehyde C10 on the human EEG activity with respect to time series analysis.</P> <P><B>Methods</B></P> <P>Twenty healthy volunteers (10 men and 10 women) participated in the EEG study. The EEG data were recorded from 8 channels according to the International 10–20 System. The EEG readings were analyzed for every second by splitting the total 30 s data during the no odor and C10 odor exposures.</P> <P><B>Results</B></P> <P>The exposure of C10 odor produced significant changes (<I>p</I> < 0.05) in all the absolute waves at a certain time during the time series analysis. The results revealed that all absolute waves significantly decreased during the first 13 s period of time due to the exposure of C10 odor. After that, absolute alpha, absolute slow alpha, and absolute fast alpha markedly increased. Furthermore, the exposure to C10 appears to mainly affect the frontal regions, especially the left frontal region (F3) compared with other regions.</P> <P><B>Conclusion</B></P> <P>Our data suggest that the EEG activity of C10 odor is highly unstable in the time series analysis, thereby analysis time could play a key role in the EEG response to olfactory stimulation.</P>

수문 및 기후 자료에 대한 선형 경향성 및 평균이동 분석

오제승(Oh Je Seung),김형수(Kim Hung Soo),서병하(Seo Byung Ha) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 B Vol.26 No.4B

본 연구에서는 수문 및 기후 시계열 자료에 존재하는 경향성을 분석하기 위하여 MK 검정, Spearman’s Rho 검정, Linear Regression 검정, 비모수 Cusum 검정, Cumulative Deviation 검정, Worsley Likelihood Ratio 검정, Rank Sum 검정, Student’s t 검정 등의 8가지 기법을 사용하였다. 관측된 연 강우량과 유입량 시계열 자료, 나이테 자료 그리고 SOI 자료에 적용하여 그 결과를 비교 분석 하였다. 분석 결과 시계열 자료에는 어떤 기울기를 가지거나 어느 시점을 기준으로 평균이 변화하는 두 가지의 경향성이 존재함을 확인 할 수 있었다. 경향성을 나타낸 8개의 강우자료중 4개 지점이 평균이동(shift)을 나타내었으며, 18개 지역의 나이테 지수중 8개 지역과 월별 SOI자료 중 3, 4월자료에서 경향성의 존재가 확인되었고, 소양강댐 유입량 자료에서는 경향성이 나타나지 않았다. 특히, 나이테 지수의 경우에는 평균이동으로 인한 경향성만을 가지고 있는 자료가 확인되었다. 또한 정상성 검정을 위한 ADF 검정과 비선형성 검정을 위한 BDS 통계검정 기법을 적용하였다. 본 연구를 통하여 여러 경향성 분석 기법을 비교할 수 있었으며, 실제 관측된 수문 및 기후 시계열에 존재하는 경향성을 확인 할 수 있었고, 연구 결과를 통하여 수문시계열 해석시 다양한 분석을 통한 경향성의 존재여부를 확인 하여야 한다는 것을 알 수 있었다. Several techniques of MK test, Spearman's Rho test, Linear Regression test, CUSUM test, Cumulative Deviation, Worsley Likelihood Ratio test, Rank Sum test, and Students't test were applied to detect the trends of slope and shift which exist in hydrologic and climate time series. The time series of annual rainfall, inflow, tree ring index, and southern oscillation index (SOI) were used and the trends of these series were compared in the study. From the results, it can be found that the data could be classified into two categories such as linear trend and shift. 4 series data of 8 rainfall series which reveal the trend show the shift and 8 series data of 18 tree ring index and March and April series of monthly SOL data show shift. Moreover, ADF test and BDS test were used to test stationarity and non-linearity of the data. In conclusion, through the study, various trend analysis techniques were compared and 6 kinds of characteristics which can exist in hydrologic time series were identified.

시계열분석을 활용한 역도선수의 경기력 예측분석: 전국체육대회를 중심으로

염동철 ( Yeom Dong-chul ),원진희 ( Won Jin-hee ) 한국체육대학교 체육과학연구소 2020 스포츠사이언스 Vol.38 No.1

본 연구는 시계열 분석을 활용한 역도선수들의 경기력을 예측하기 위한 목적으로 진행되었다. 이러한 목적에 따라 국내 전국체전에 참가한 역도 선수들 중 남자(77kg), 여자(58kg) 선수들의 10년 동안의 경기 기록을 준거로 시계열 분석을 통해 경기력 예측모형을 산출하였다. 10년 간의 기록을 토대로 시계열 자료를 생성한 다음 각각 선수집단들의 순차도표를 평가한 결과 남자 및 여자선수 모두 계절성이나 차분은 나타나지 않았다. 그리고 시계열 모형의 생성을 통해 각각 자료의 독립성을 검토한 결과 생성된 모형은 적합기준을 준수하는 것으로 나타났으며 남자선수의 경우에는 추세 및 차분은 나타나지 않았으나 여자선수의 경우에는 차분은 나타나지 않았으나 추세가 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 남자(77kg)선수의 경우에는 지수평활모형의 단순추세분석을 적용하였으며 여자(58kg)선수의 경우에는 지수평활모형의 Holt 선형추세분석을 적용하였다. 이러한 과정을 통해 선수들의 예측모형을 도출한 결과 남자(77kg)급에서는 기록의 향상 없는 인상과 용상 총합 301.32kg~303.84kg의 범위로 예측되었다. 그러나 여자(58kg)급 에서는 165.41kg~183.9kg의 범위 안에서 지속적으로 향상되는 것으로 나타났다. The purpose of this study was to predict the performance of weightlifters using time series analysis. According to this purpose, the performance prediction model was calculated through time series analysis based on the 10-year competition records of men (77kg) and women (58kg) among weightlifters who participated in the national sports competition in Korea. After generating time series data based on a 10-year record, each of the sequential charts of the athletes' groups showed no seasonality or differential. In addition, after examining the independence of the data through the creation of a time series model, it was found that the models produced conformed to the criteria for compliance, and that there was no trend and differential for male athletes, but there was no difference for female athletes, but there was a trend. Therefore, simple trend analysis of index smoothing model was applied for men (77kg) and Holt linear trend analysis for women (58kg) models was applied for women. As a result of deriving the athletes' prediction models through this process, the men's (77 kg) class was expected to have a range of 301.32 kg to 303.84 kg overall for the clean and jerk and the increase in record-breaking performance. However, in the women's (58 kg) class, continuous improvement was shown in the range of 165.41 kg to 183.9 kg.