• 제목/요약/키워드: ARIMA 예측

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스마트 수도미터와 딥러닝을 활용한 수용가별 물 사용량 예측 (Prediction of water demand using deep learning and smart water meter)

  • 김종성;송재현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.394-394
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    • 2022
  • 최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m3). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.

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시계열 분석을 이용한 흙막이 벽체 변형 예측 (Time Series Analysis for Predicting Deformation of Earth Retaining Walls)

  • 서승환;정문경
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제40권2호
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    • pp.65-79
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    • 2024
  • 본 연구는 전통적인 통계기반 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델과 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 굴착 현장의 지중경사계 데이터를 통한 흙막이 벽체 변형을 예측하고, 두 모델의 예측 성능을 비교 분석하였다. ARIMA 모델은 시간의 흐름에 따른 시계열 데이터의 선형적 패턴을 분석하는 데 강점을 보이는 반면, LSTM은 데이터의 복잡한 비선형 패턴과 장기 의존성을 포착하는 데 우수한 능력을 보여주었다. 본 연구는 흙막이 벽체 변형 예측을 위해 지중경사계 계측 데이터에 대한 전처리, 다양한 시계열 데이터 길이 및 입력변수 조건 등에 따른 성능 평가를 포함하였으며, LSTM 모델이 ARIMA 모델에 비해 통계적으로 유의미한 예측 성능 향상을 확인하였다. 본 연구의 결과는 굴착 현장에서의 지중경사계 데이터를 활용한 흙막이 벽체의 안정성 평가에 LSTM 모델을 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다. 또한 이를 바탕으로 향후 굴착 현장 전체에 대한 안전모니터링 시스템 구축과 시계열 예측 모델 발전에 기여할 것으로 기대된다.

계절 ARIMA 모형을 이용한 제주공항 여객 수요예측 및 효율적 운영에 관한 연구 (A Study on the Demand Forecasting and Efficient Operation of Jeju National Airport using seasonal ARIMA model)

  • 김경범;황경수
    • 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.

한국 멸치어업의 어획량 분석과 예측 ARIMA 모델 및 스펙트럼 해석 (Analysis and Prediction of Anchovy Fisheries in Korea ARIMA Model and Spectrum Analysis)

  • 박해훈;윤갑동
    • 한국수산과학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.143-149
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    • 1996
  • 우리나라 멸치어업에서의 1971~1992년 동안의 22년간 월별 어획량 자료를 시계열 분석하여 어획량을 분석, 예측하였다. 시계열 분석은 다른 생물학적, 해양학적, 사회 경제적인 요소가 없어도 단지 어획량 자료만으로 분석과 예측이 가능하다. 첫 20년간인 1971~1990년 사이의 월별 멸치 어획량 자료를 ARIMA 시계열 모형에 적용시켜 구한 결과는 다음과 같다. 로그 (대수) 변환시켰을 때의 ARIMA 모형: $$(1-0.381B)(1-0.027B^{12}+0.141B^{24})(1-B^1)(1-B^{12})Z_t=(1-0.968B)(1-0.727B^{12})e_t$$, Box-Cox 변환시켰을 때의 ARIMA 모형: $$(1-0.431B)(1-B^{12})Z_t=(1-0.882B^{12})e_t$$, 위의 두 모형중 Box-Cox 변환시킨 것이 로그 (대수) 변환시킨 것보다 예측오차가 적었으며, Box-Cox 변환식은 $Y'=(Y^{0.58}-1)/0.58$ 이었다. 위의 두 모형 중 후자의 모형을 이용하여 1991~1992년 사이의 월별 어획량을 예측하였다. 예측 어획량과 실제 어획량과의 월별 오차범위는 1.0~63.2% (1991년에 1.6~63.2%이고, 1992년에는 1.0~60.4%)였다. 예측 어획량이 각 연도별로 148,201M/T과 148,834M/T인데 비해, 실제 어획량은 170,293M/T, 168,234M/T이었다. 2년 동안의 총어획량에 대한 오차는 12.3%였다. 또한 스펙트럼 분석은 순환변동의 주기가 2.2개월, 6.1개월, 10.2개월, 12개월, 14.7개월에서 상대적으로 큰 성분이 있음을 나타내었다 이 순환변동 성분은 적절한 ARIMA 모형을 결정하는 데도 도움이 된다.

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ARIMA 모델을 이용한 설로 이용률의 임계값 위반 예측 기법 (Prediction Algorithm of Threshold Violation in Line Utilization using ARIMA model)

  • 조강흥;조강홍;안성진;안성진;정진욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권8A호
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    • pp.1153-1159
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    • 2000
  • 이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의 과거데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA: seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 앞으로의 시간대별 선로 이용률을 예측하고 그 신뢰 구간을 추정함으로써 확류에 근거한 선로 이용률의 임계값 위반 시점을 예측할 수 있으며 확률에 근거한 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며 실험을 통하여 적절한 수준의 임계값과 임계값 탐지의 기준이 되는 탐지 확률값을 추론함으로써 본 알고리즘의 성능을 최대화하였다.

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X-12 ARIMA를 이용한 아파트 원가의 변동분석 및 예측모델 개발 (Time Series Analysis and Development of Forecasting Model in Apartment House Cost Using X-12 ARIMA)

  • 조훈희
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제6권6호
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    • pp.98-106
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    • 2005
  • 아파트 건설원가 추정지수와 그 예측모델은 아파트 분양가격 변동의 적정성을 평가하고 건설기 업이 적정이윤을 계상하도록 유도할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 철골 철골조주택 공사비지수를 개선하고, 개선된 지수를 대상으로 X-12 ARIMA 방법에 의한 예측방법을 개발하였다 연구결과 최근 5년간 노무비를 제외하고 약 33.7%의 아파트 건설 원가상승요인이 발생하였으며, 향후 3년간 16.8%가량 추가 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 정량적인 연구결과는 최근의 높은 아파트 분양가격의 적정성을 간접적으로 평가하는 지표로 활용될 수 있고, 아파트 건설원가의 변동패턴을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.

ARIMA모델에 의한 피용자(被傭者) 의료보험(醫療保險) 수진율(受診率), 건당진료비(件當診療費) 및 건당진료일수(件當診療日數)의 추이(推移)와 예측(豫測) (Trend and Forecast of the Medical Care Utilization Rate, the Medical Expense per Case and the Treatment Days per Cage in Medical Insurance Program for Employees by ARIMA Model)

  • 장규표;감신;박재용
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제24권3호
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    • pp.441-458
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    • 1991
  • 공무원 및 사립학교교직원 의료보험과 직장의료보험에서 입원, 외래별 수진을, 건당진료비 (1985년 기준 불변가격), 건당진료일수 등의 장래예측을 통해 의료보험 진료비 안정화 방안을 마련하는데 기초자료로 제시하기 위하여, 이들의 $1979{\sim}89$년간 월별 통계자료를 이용, Box-Jenkins model인 ARIMA 모델을 적용하여 1994년 까지의 수진을, 건당진료비 및 건당진료일수를 예측한 결과를 요약하면 다음과 같다. 수진을, 건당진료비 및 건당진료일수의 ARIMA 모형을 제시하면 다음 표와 같다. 상기의 ARIMA 모형을 기초로하여 향후 5년간의 수진율을 예측한 결과, 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 0.068건 이었으며, 1990년과 1991년은 0.068건, 1992년과 1993년은 0.069건, 1994년은 0.070건으로 연평균 0.7%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년의 실측치는 3.487건이었으나 1990년은 3.530건, 1994년은 3.668건으로 연평균 1%정도 증가될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 0.063건이었으며, 1990년부터 1994년까지 모두 0.063건으로 안정될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우 1989년의 실측치는 2.984건이었으나, 1990년은 3.016건, 1994년은 3.154건으로 연평균 1.1% 정도 증가될 것으로 예측되었다. 건당진료비의 향후 예측치는 12월을 기준으로하여 1985년 불변가격으로 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 332,751원이었으나, 1990년은 345,938원, 1994년은 354,511원으로 연평균 0.6%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년의 실측치는 11,925원이었으나, 1990년은 12,638원, 1994년은 12,904원으로 연평균 0.5%정도 증가될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년 실측치는 281,835원이었으나, 1990년은 282,524원, 1994년은 293,973원으로 연평균 1%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1989년 실측치는 11,599원이었으나, 1990년부터 1994년까지 11,585원으로 안정될 것으로 예측되었다. 건당진료일수의 향후 예측치는 12월을 기준으로 하여 공교의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 13.79일이었으며, 1990년은 13.82일, 1993년과 1994년은 13.85일로 거의 안정될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우, 1994년까지 5일 정도로 안정될 것으로 예측되었다. 직장의료보험 입원의 경우, 1989년의 실측치는 12.23일이었으나, 1990년은 12.30일, 1994년은 12.85일로 연평균 1.1%정도 증가될 것으로 예측되었으며, 외래의 경우 1989년의 실측치는 4.61일이었으며 1990년부터 1994년까지 4.60일로 안정될 것으로 예측되었다.

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고출력 리튬이온 배터리의 SOH 예측을 위한 ARIMA-Kalman 하이브리드 모델의 설계 (Design of ARIMA-Kalman Hybrid Model for SOH Prediction of High-Power Lithium-ion Battery)

  • 김승우;이평연;한동호;이성준;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.210-211
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    • 2019
  • 배터리의 안정적인 운영과 관리를 위해서 배터리의 SOH 예측은 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 배터리 팩의 SOH를 예측하기 위한 ARIMA-Kalman 기반의 최적화된 하이브리드 방법을 소개한다.

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해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책 -승법 계절 ARIMA 모형을 이용하여- (Forecasting the Trading Volumes of Marine Transport and Ports Logistics Policy -Using Multiplicative Seasonal ARIMA Model-)

  • 김창범
    • 한국항만경제학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.149-162
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    • 2007
  • 본고는 2012년까지의 해상물동량을 예측하고 항만물류정책적 방안을 제시하는데 목적을 두었다. ARIMA 모형을 통한 분석을 위해서 1차적으로 모형을 식별하였다. 자기상관도표를 통해 물동량의 자기상관함수값이 대단히 느린 속도로 0에 접근하여 안정적이지 못한 것으로 나타났으나, 자기상관계수가 1차차분 후 시차1 이후 급격한 감소를 보임에 따라 AR(1) 과정을 갖는다는 것을 알 수 있었다. 또한 자료들이 강한 계절성을 갖는 것으로 나타남에 따라 식별단계를 거쳐 승법계절 ARIMA모형인 ARIMA(1,1,1)(1,0,1)s 모형을 도입하였다. 다음 단계로 2007년부터 2012년까지의 사전적 예측치를 살펴보았다. 그 결과 2007년 6억9,631만톤, 2008년 7억2,180만톤, 2009년 7억4,807만톤, 2010년 7억7,520만톤, 2011년 8억320만톤, 2012년 8억3,212만톤으로 매우 느리게 증가하였다. 2006년 대비 증가율로 보면 2007년 1.42%, 2009년 8.96%, 2012년 21.21%로 나타났다. 구체적으로 입하량의 경우는 2007년 0.86%에서 2012년 16.1%로 증가하며, 출하량의 경우는 2007년 2.76%에서 2012년 33.2%로 증가함을 알 수 있었다. 그리고 항만물동량 증가추세 둔화현상의 극복과 항만의 로컬 화물 창출 및 부가가치 창출 기능을 위해서 제조업의 공동화 억제, 환적화물의 지속적이고 적극적인 유치, 항만배후물류단지의 조기 개발과 다국적 기업의 유치, 한 중 물류협력 강화, 복합운송체계의 구축을 제시하였다.

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장기유출모의를 위한 수문시계열 예측모형의 적용성 평가 (Application to Evaluation of Hydrologic Time Series Forecasting for Long-Term Runoff Simulation)

  • 윤선권;안재현;김종석;문영일
    • 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.