• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2017

한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 최근 빈발하고 있는 태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상 등이 그 예이다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난으로 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하다. 이렇게 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상 및 기후 예측 정보의 활용이 매우 중요하다. 하지만 북한지역은 우리가 수문자료를 구하기가 힘들고, 직접 측정을 할 수 없으므로 수문자료의 수집에 한계가 있기 때문에 기후변화관련 수문연구에 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 WMO에서 제공하고 있는 북한의 27개 기상관측소의 강수량, 기온자료와 기상청의 RCP8.5기후변화시나리오를 제공 받아 각 관측소별 미래 잠재증발산량을 산정하였다. 또한 lumped conceptual model인 WASMOD 모형을 이용하여 북한의 대표유역(금야강, 대동강, 두만강, 압록강, 예성강, 임진강, 장연남대천)에 적용하여 부족한 수문시계열자료를 산정하였다. 이렇게 산정된 북한의 미래 수문순환요소의 시계열자료를 이용하여 통계분석, 변화점분석, 유황분석등 시계열 분석 등을 통해 RCP8.5기후변화시나리오 기반의 기후변화가 북한지역의 수문순환과정에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 유역규모의 수자원에 미치는 영향을 전망하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.809-824
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• 2009

한정된 기간의 짧은 유출량 기록을 갖는 댐 유역에서의 수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 상대적으로 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역의 시계열 수문인자 예측을 통한 유출모의의 적용으로 수자원의 중 장기 전략수립에 도움이 되리라 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.121-129
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• 2017

수리부속 수요예측은 장비가동률 향상과 국방 운영 예산 효율화 제고를 위한 국방 군수 분야의 핵심 과제 중 하나이다. 현재 우리군은 수리부속 소요 데이터를 활용한 시계열 기법으로 과거 데이터 분석을 통해 수리부속 수요예측에 활용하고 있으나 정확도 제고에 지속적인 노력이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지난 5개년의 수리부속 18,476개 품목의 수요데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용한 수리부속 수요예측 모델을 제안하였다. 제안한 모델에 따른 실험 결과는 기존 시계열 기법에 비해 개선된 수요예측 정확도를 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.978-981
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• 2020

제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.87-95
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• 2020

인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권3호
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• pp.274-284
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• 2022

이 연구의 목적은 시계열 분석을 통하여 최근 10년(2010 - 2019)간의 광주광역시 출생아 수 추이와 전남대학교 치과병원 소아치과 내원 환자 수 추이를 분석하고 향후 1년을 예측하는 것이다. 출생아 수는 월별 반복과정을 보이면서 비안정적으로 하락하는 추세를 보였으며 1월에 출생아 수가 가장 많고 12월에 가장 적은 경향을 보였다. 2020년의 출생아 수가 평균 682명(595 - 782명, 95% CI)으로 예측되었으며 실제 출생아 수는 평균 610명이었다. 소아치과 내원 환자 수는 월별 반복과정을 보이면서 비교적 안정되어 있으며 8월에 내원 환자 수가 가장 많고 6월에 가장 적은 경향을 보였다. 2020년의 내원 환자 수가 평균 603명(505 - 701명, 95% CI)으로 예측되었으며 실제 내원 환자 수의 평균은 587명이었다. 출생아 수의 기록적인 감소에도 불구하고 소아치과에 내원한 환자의 수는 다소 증가할 것으로 예측되었다. COVID-19이라는 특수한 상황으로 인하여 실제 출생아 수와 내원 환자수가 예측치보다 다소 낮게 확인되었으나 예측 범위 내에 포함됨을 확인하였다. 시계열 분석 모형은 과거를 이해하고 미래를 예측하는 유용한 방법으로 소아치과 영역에서 저출산 시대를 대비하기 위한 기초 도구로써 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.127-142
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• 2023

양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.