• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 2013

본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존 연구들에서는 거의 쓰이지 않았던 모형이다. 시뮬레이션 결과, seasonality를 가지는 시계열에 대해서는 AR 및 AR-AR 모형이, trend를 가지는 시계열에 대해서는 SARIMA 및 SARIMA와 다른 모형의 하이브리드 모형이 다른 모형에 비해 높은 성과를 보였다. 한편, 인공신경망과 GAM을 비교하면, 트렌드와 계절성이 더해진 시계열에 대해 SARIMA와 GAM의 하이브리드 모형이 거의 모든 노이즈(noise) 수준에 대해 높은 성과를 보인 반면, 노이즈 수준이 미미한 경우에 한해 SARIMA와 인공신경망의 하이브리드 모형이 높은 성과를 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.307-312
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• 2014

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.119-130
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• 1994

각종 통계패키지 내에 수용되어 있는 시계열 분석방법은 패키지의 특성이나 기능에 따라 다소 차이가 있다. 본 논문에서는 일반덕으로 많이 사용되고 있는 8종류의 통계패키지 (EXECUSTAT, MINITAB, RATS, SAS, SCA, S-PLUS, TSP)에서 시계열 분석이 어떻게 이루어지는지를 비교 검토하였다. 지수평활법과 ARIMA 모형에 의한 분석방법을 중심으로 비교하였으며, 아울러 사용자 관점에서 편리하고 보다 효율적인 패키지가 갖추어야 할 기능들을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.35-40
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• 2008

소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1512-1516
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• 2007

자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제11권1호
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• pp.1-29
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• 1994

재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.71-86
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• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.763-774
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• 2023

도시 하류의 가용수량과 관련된 생활용수 회귀수량은 아직까지 정확한 회귀수량 파악이 어려운 상황이다. 본 연구에서는 생활용수 물순환시스템을 면(面)적 개념으로 물 유입, 물 전달, 물 유출 단계로 정의하였다. 대상지는 전라남도 함평군 일대로 선정했으며 물순환계통도 작성 및 완전·불완전 계측지점의 분류를 통해 단일 유입~단일 유출지점으로 설정하였다. 총 6년(2017년 1월 1일~2022년 12월 31일)간 일단위의 유입량·유출량 자료로 시계열예측모형(ARIMA 모형, 전이함수모형)을 구축하였고 학습기간과 검증기간으로 분리하여 유입량·유출량을 예측하였다. 그 결과, 두 모형 모두 안정적인 잔차와 통계적 유의성 확보로 단기 예측 실현 가능성을 보여 초기 단계의 물순환시스템을 구현하였다. 향후에는 불완전 계측지점, 미계측지점, 기상조건을 추가하고 최적의 모형을 선정하여 대상 유역의 실제 회귀량을 예측하고 효율적인 물 운영이 가능하길 기대해본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.