• 한국철도학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.470-476
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• 2011

본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.

• 한국조리학회지
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• 제15권2호
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• pp.231-242
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• 2009

호텔 연회에서 가장 중요한 정보 중 하나는 매출액 자료이다. 매출액 예측은 비용을 절감시키고 인력 배분의 효율성을 증가시키고 급변하는 환경에서 경쟁하는 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 정보를 제공한다. 본 연구는 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 호텔 연회장의 매출액을 예측하였다. 분석을 위해서 사용한 자료는 서울 소재 GI 호텔 연회장의 월별 매출액 자료를 사용하였으며, 분석 결과 SARIMA(2,1,3)(0,1,1)가 최종적으로 추정되었다. 본 연구의 시사점은 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모델을 호텔 연회장의 월별 매출액 자료에 적용하였다는 점과 호텔 연회 실무자들에게 참고자료로 사용할 수 있는 유용한 정보를 제공하였다는 점을 들 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1756-1761
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• 2021

2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.271-280
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• 2017

우리나라 뉴스에서 매일 빠지지 않는 내용은 아마도 부동산 경제에 관한 것이라고 생각된다. 많은 사람들은 부동산 가격의 변동에 관한 전문가들의 예측에 관심을 갖고 있다. 매매가격 혹은 전세가격을 예측하기위해 일반적으로 많이 사용되는 방법은 박스-젠킨스에 기반을 둔 자기회귀이동평균모형이다. 본 논문에서는 자기회귀모형과 다변량 자료분석에서 사용하는 독립성분분석을 결합하여 예측하는 방법을 시도하여 보았다. 매매가격과 전세가격을 두 개의 독립성분으로 재설정하고 독립성분들을 이용하여 예측한 후 역변환을 통해 매매가격과 전세가격을 예측하는 방법을 시도하였다. 그 결과 일반적인 자기회귀이동평균모형을 사용할 때 보다 독립성분을 활용한 예측이 실제 지수에 더 유사한 값들을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.214-223
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• 2022

본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km²로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 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 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.28-37
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• 2020

본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는 51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측 분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.293-299
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• 2009

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.355-360
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• 2014

오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다.