• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3381-3388
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• 2012

본 연구는 단변량 시계열분석 중에서 계절 ARIMA 모형을 이용하여 제주공항의 여객수요 예측과 그에 따른 효율적인 운영관리 방안을 제시하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 사용된 시계열데이터는 2003년 1월부터 2011년 12월까지의 월별데이터이며, 관찰 수는 108개이다. 분석결과, 최적모형으로 계절 ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12 모형이 선정되었으며, 제주공항의 여객수는 지속적으로 증가할 것으로 나타나고 있으며, 2013년에는 1년에 2천만명을 넘어설 것으로 예측되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.159-167
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• 2000

본 연구는 낙동강수계인 위천 유역의 최하류 군위 지점에 대해 추계학적 모형인 Box-Jenkin의 승법 ARIMA 모형과 상태공간모형 이론적 토대로 하여 계절별 월 유출량을 모의하였다. 다변량 시계열 모형인 상태공간모형의 입력변수로 월 유효우량과 균등기간의 관측된 월 유출량을 사용하여 군위지점의 월 유출량을 예측한 결과 다변량 시계열 모형인 승법 ARIMA모형에 비하여 표준오차가 작게 나타났으므로, 유효우량과 유출량을 함께 이용하는 상태공간 모형을 이용하여 합리적인 유출량 예측이 가능하도록 하였다. 본 논문은 월 유출량 기록치 및 유효우량 자료를 분석하여 승법 ARIMA 모형 및 상태공간 모형에 적용하였으며, 상태공가 모형의 이론을 적용하여 VAR(P)의 P값을 구하기 위해 시차에 의한 AIC 값을 이용하였다. VARMA 모형은 정준상관계수를 이용한 상태공간 모형을 구하여 구축하였다. 따라서, 본 논문에서는 구축된 상태공간 모형을 사용하여 위천유역의 군위 지점에서 장·단기 유출량을 예측하여 수자원의 장·단기전략 수립에 도움을 주기 위함이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.99-113
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• 2021

본 연구는 거시경제요인이 스포테인먼트 산업에 미치는 영향을 확인하여 그 활용 가치를 발견하기 위한 연구다. 연구를 위해 거시경제요인으로 DJIA, WTI, GP를 선택하였고, 스포테인먼트 산업을 대표할 만한 자료로 NIKE와 Adidas 주가를 선택하였으며, 20년 5,285일간의 거래 자료를 2단계 추출 과정을 거쳐 분석하였다. 분석 결과 첫째, 거시경제요인은 스포테인먼트 산업에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 시간의 설정, 각 시기의 특성, 그리고 요인 간 관계에 따라 각기 다른 수준의 회귀식이 나타났다. 마지막으로, 시계열분석을 통한 미래 예측 방법인 Durbin-Watson 검증 결과 특정 시기의 특정 요인 간 회귀식은 미래 예측에 활용 가능한 것으로 나타났지만, 각 조건에 따라 각각 다른 결과가 관찰되어 향후 후속 연구가 필요하다 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권6호
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• pp.778-783
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• 2006

표고버섯의 재배와 출하 결정에서 단기 가격의 예측은 매우 중요하다. 표고버섯 가격의 형성에는 많은 요인들이 작용하고 있기 때문에 이를 구조모형으로 예측하는 것은 어려운 일이다. Box-Jenkins 방법을 이용한 표고버섯과 모형선정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 경우에 따라서는 더 높은 예측력을 가지기도 한다. 이 연구는 1992~2005년의 가락시장 표고버섯 중품 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측한 것이다. 그리고 분석에 포함되지 않은 2006년의 실제가격과 예측결과를 비교하였다. 분석 결과는 날씨 변화의 영향으로 시장에 교란이 발생하였던 시기를 제외하면 비교적 높은 정확도를 보여 주어 모형의 유용성을 시사한다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.319-330
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• 2019

과거의 전력소모량을 분석하여 미래의 전력소모량을 예측하는 것은 에너지 계획과 정책 결정에 있어 많은 이점을 가져다준다. 기계학습은 최근 전력소모량을 예측하는 분석 방법으로 많이 사용하고 있다. 그중 앙상블 학습은 모형의 과적합 현상을 방지하고 분산을 줄여 예측의 정확성을 높이는 방법으로 알려져 있다. 하지만 일별 데이터에 앙상블 학습을 적용했을 때 분석 방법의 특성으로 인해 피크를 잘 나타내지 못하고 중심값으로 예측하는 단점을 보였다. 본 연구에서는 앙상블 학습 전에 온도 변수와의 상관성을 고려하여 선형모형으로 적합함으로써 앙상블 학습의 단점을 보완한다. 그리고 9개의 모형을 비교한 결과 온도 변수를 선형모형으로 적합하고 랜덤포레스트를 사용한 모형이 결과가 가장 좋음을 보여준다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.139-145
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• 1996

소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.

• 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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.31-39
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• 2015

실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2022

배추와 같은 채소류는 자연재해의 영향을 많이 받기 때문에 폭우나 병해와 같은 재해로 인해 가격 변동이 심해져 농가 경제에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 농산물 가격 예측을 위한 다양한 노력이 행해졌지만 극심한 가격 예측 변동을 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 단일 분류기를 결합하여 다양한 여러 개의 분류기를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식인 앙상블 Voting 기법으로 배추 가격을 분석하였다. 또한 시계 열 분석 방법인 LSTM과 부스팅 기법인 XGBoost와 RandomForest로 결과 비교를 하였다. 가격 데이터는 일별 데이터를 사용하였고 배추 가격에 영향을 주는 기상정보와 물가지수 등을 사용하였다. 연구 결과로는 실제값과 예측값의 차이를 보여주는 RMSE 값이 약 236 수준이다. 이 연구를 활용하여 농산물 가격 예측과 같은 다른 시계 열 분석 연구 모델 선정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권2호
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• pp.77-92
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• 2014

본 연구는 2000~2013년까지의 월별 시계열 자료를 이용하여 실물 금융변수와 해운경기간의 동태적 상관관계를 분석한다. 특히, 2008년 글로벌위기 이후 운임지수의 지속적인 하락국면에서 실물 금융변수가 얼마만큼의 영향을 미쳤는가를 중심으로 분석하였다. 모형의 적합성과 예측력 비교를 위해 기존의 일반적인 VAR 모형과 베이지안 VAR를 비교하였으며, VAR 모형 설정에 있어 외생성을 보다 객관적으로 도출하기 위해 DAG(Directed Acyclic Graph)를 활용하여 충격반응분석을 실시하고 각각의 모형에 대한 예측력을 비교하였다. 분석결과 BDI에 대한 금융 실물 부문의 영향에 대하여 베이지안 VAR 모형의 충격반응분석 결과는 일반적인 VAR 모형보다 명확하게 드러났으며, 두 모형 간의 예측력을 검정한 결과 베이지안 VAR 모형의 예측력이 매우 우월한 것으로 나타났다.