• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-44
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• 2004

최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.297-302
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• 2003

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.67-77
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• 2004

본 연구는 구간검지체계의 GPS 프로브 원시데이터의 1차 기공을 위한 평균화과정에 있어 발생할 수 있는 문제점으로 이상치 문제에 대해 검토하고 있다. 이상치의 미 제거는 구간검지의 수집 및 가공 신뢰도를 저하시킬 수 있으므로 이상치에 대한 부문을 수집 주기별로 판단하여 제거해 주어야 한다. 연구에서는 이상치 제거 알고리즘으로 ARIMA 모형을 적용시켜 실시간적 신뢰구간 추정과정들을 검토해 보았다. 이러한 ARIMA 모형의 적용하기 위해 서울시 10개의 도로구간의 GPS 프로브 기반의 교통데이터에 대하여 모수 추정 기간 등을 변화시키면서 이상치 제거 개수들을 확인하였다. 모든 링크는 IMA(1,1)모형으로 모형이 식별이 되었으며, 모수 추정의 경우 추정기간이 짧아질수록 이상치 제거율이 낮아지는 즉 교통흐름에 보다 민감한 경향을 보이는 결과를 가져왔다. 이상치로 제거된 각 개별 원시 데이터의 확인이 불가하여 모형의 신뢰도 평가는 불가하여 모형의 우수성은 입증되지 못 하였으나 본 연구의 결과 수집 데이터 측면에서의이상치 제거의 모형으로서 시계열 모형이 적절하게 이용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-14
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• 2009

항만산업의 발전은 저렴하고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 함으로써 자국 경제발전을 지원하는 기능을 하는 동시에 독립된 산업으로 부가가치 및 고용창출을 기대할 수 있다. 그러나 국내 주요 항만들은 대내의적인 여건의 변화로 항만교역량 증가세가 둔화되고 있으며 국내 항만의 여건악화는 일시적인 현상이라기보다는 구조적인 현상이라는 점에 문제의 심각성이 있다. 즉, 향후 주요 항만들의 교역량 증가세가 회복될 가능성이 크지 않다는 것이 일반적인 견해이며, 역내 물류중심 기능을 수행할 수 있을 것인지에 대한 회의론 마저 대두되고 있는 실정이다. 항만개발에 소요되는 시간과 재원은 막대하다. 특히 신항개발의 경우 최소 10년 이상의 장기수요 전망 하에 개발계획의 수립이 이루어진다. 따라서 개발계획의 기본이 되는 교역량의 예측의 중요성은 최근 교역량과 관련한 대외적인 환경 변화에 따라 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이처럼 산업이 고도화되고 구조도 급격히 변화되고 있는 시대 흐름에 비추어 정확한 물동량예측은 유용하게 이용될 수 있다. 따라서 본고에서는 승법계절 ARIMA모형을 이용하여 국내항만과 중국항만간의 교역량 변화를 예측해보고, 이러한 예측을 통하여 우리나라 항만의 역할과 경쟁력을 갖추기 위한 필요성이 제기됨에 따라 항만의 교역량 중대를 위한 항만활성화 방안을 제시하고자 한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권3호
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• pp.59-66
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• 2019

New and renewable energy forecasts are key technology to reduce the annual operating cost of new and renewable facilities, and accuracy of forecasts is paramount. In this study, we intend to build a model for the prediction of short-term solar power generation for 1 hour to 3 hours. To this end, this study applied two time series technique, ARIMA model without considering seasonality and SARIMA model with considering seasonality, comparing which technique has better predictive accuracy. Comparing predicted errors by MAE measures of solar power generation for 1 hour to 3 hours at four locations, the solar power forecast model using ARIMA was better in terms of predictive accuracy than the solar power forecast model using SARIMA. On the other hand, a comparison of predicted error by RMSE measures resulted in a solar power forecast model using SARIMA being better in terms of predictive accuracy than a solar power forecast model using ARIMA.

• 환경위생공학
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2000

The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intake station of Chung-Ju city waterworks in the Han river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins Multiplicative ARIMA(SARIMA) and the state space model to simulate changes of water qualities. Variable of water qualities included in the model are temperature and dissolved oxygen(DO). The models development were based on the data obtained from Jan. 1990 to Dec. 1997 and followed the typical procedures of the Box-Jenkins method including identification and estimation. The seasonality of DO and temperature data to formulate for the SARIMA model are conspicuous and the period of revolution was twelve months. Both models had seasonality of twelve months and were formulates as SARIMA {TEX}$(2,1,1)(1,1,1)_{12}${/TEX} for DO and temperature. The models were validated by testing normality and independency of the residuals. The prediction ability of SARIMA model and state space model were tested using the data collected from Jan. 1998 to Oct. 1999. There were good agreements between the model predictions and the field measurements. The performance of the SARIMA model and state space model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the state space model lead to the improved accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.113-118
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• 2021

본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.385-393
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• 2022

본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권8호
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• pp.673-680
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• 2009

지표수 부족과 수질에 대한 불신 때문에 대체 수자원의 확보가 요구되고 있으며, 유력한 대안으로 강변여과에 관심이 모아지고 있다. 국내 최초의 강변여과는 경남 창원에서 2001년에 시작되었으며, 현재 창원시 수돗물의 100%를 여기에 의존하고 있다. 본 연구는 강변여과 취수장 부근 지하수위를 설명하는 시계열 모형의 개발에 관한 것이다. 연구 대상지역은 창원시 대산면 현장으로 11개 관측정으로부터의 5년간(2003년 1월$\sim$2007년 12월) 지하수위 자료를 이용했다. 지하수위의 장기변동을 알아보기 위해 분단위 자료를 월자료로 변환하고, 결측치를 보완하여 Box-Jenkins 방법에 따라 시계열분석을 실시했다. 대상지역의 지하수위 자료는 계절형 ARIMA 모형으로 잘 설명되는 것이 입증되었다. 본 연구는 향후 증가할 강변여과를 이용한 상수 공급시설의 안정적인 운영을 위해 반드시 필요한 지하수위 예측능력을 확보하기 위한 하나의 원형이 될 것이다.