• 산업경영시스템학회지
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• 제41권3호
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• pp.90-96
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• 2018

This paper proposed data driven techniques to forecast the time point of water management of the water reservoir without measuring manganese concentration with the empirical data as Juam Dam of years of 2015 and 2016. When the manganese concentration near the surface of water goes over the criteria of 0.3mg/l, the water management should be taken. But, it is economically inefficient to measure manganese concentration frequently and regularly. The water turnover by the difference of water temperature make manganese on the floor of water reservoir rise up to surface and increase the manganese concentration near the surface. Manganese concentration and water temperature from the surface to depth of 20m by 5m have been time plotted and exploratory analyzed to show that the water turnover could be used instead of measuring manganese concentration to know the time point of water management. Two models for forecasting the time point of water turnover were proposed and compared as follow: The regression model of CR20, the consistency ratio of water temperature, between the surface and the depth of 20m on the lagged variables of CR20 and the first lag variable of max temperature. And, the Box-Jenkins model of CR20 as ARIMA (2, 1, 2).

• 융합경영연구
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• 제9권2호
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• pp.1-10
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• 2021

Purpose: In this work, we examine several time series models to predict internet and mobile transaction amount in South Korea, whereas Jeong (2020) has obtained the optimal forecasts for online shopping transaction amount by using time series models. Additionally, optimal forecasts based on the model considered can be calculated and applied to the Corona 19 situation. Research design, data, and methodology: The data are extracted from the online shopping trend survey of the National Statistical Office, and homogeneous and comparable in size based on 46 realizations sampled from January 2007 to October 2020. To achieve the goal of this work, both multiplicative ARIMA model and Holt-Winters Multiplicative seasonality method are taken into account. In addition, goodness-of-fit measures are used as crucial tools of the appropriate construction of forecasting model. Results: All of the optimal forecasts for the next 12 months for two online shopping transactions maintain a pattern in which the slope increases linearly and steadily with a fixed seasonal change that has been subjected to seasonal fluctuations. Conclusions: It can be confirmed that the mobile shopping transactions is much larger than the internet shopping transactions for the increase in trend and seasonality in the future.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.44-45
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• 2020

Korea has the fourth highest CO₂ emission among OECD countries in 2018, As of 2019, total greenhouse gas emissions per capita increased by about 98.2% in comparison to 1990. Korea has promised a 37% reduction in greenhouse gas emissions in 2030 from the projected Paris Climate Change Accord. Currently, many countries use the emissions trading system(ETS) for international carbon management. In 2015, ETS has been implemented in Korea, and the importance of calculating CO₂ emissions from construction machinery has increased. So, we require an accurate calculation of the environmental charges through the allocated CERs. Using the CER price and related search keywords, this paper derive about prediction models of CER price and compare and focus on more accurate prediction about CER price. By this method, the budget needed to establish the initial construction process plan can be calculated based on more accurate predicted CER price.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 산경연구논집
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• 제11권8호
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• pp.31-38
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• 2020

Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.5-14
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• 2017

급속한 도시화 과정을 거친 대한민국은 도시 공간의 형성 과정에서부터 시설물관리 안전 환경 교통 등 여러 분야에서 다양한 문제들을 직면하고 있다. 이러한 도시 내의 불만과 문제를 해결하기 위해 지방자치단체에서는 전자민원을 통해 이를 접수 처리하고 있지만 민원은 해를 거듭할수록 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 한국의 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 최근 10년간의 전자민원 데이터를 수집하여 민원사유별로 분류하고 민원발생지점에 대한 위치데이터를 추출한 후 Geocoding을 통해 공간정보상에 나타내어 공간분포패턴분석 및 추이분석을 실시하였다. 그리고 ARIMA모형을 사용하여 시계열 예측분석을 통해 향후 2년간(2016년~2017년) 민원발생을 예측하였다. 그 결과 불법주차단속관련 민원이 가장 많이 발생하였고, 소음관련 민원이 두 번째로 많았으며, 불법쓰레기투기관련 민원이 세 번째로 많이 발생한 것으로 나타났다. 또한, 시 공간적 분포 패턴을 분석한 결과, 중심상업지역에서 매년 가장 큰 핫스팟을 형성한 것으로 나타났다. 불법주차단속관련 민원에 대해 시계열 예측분석을 실시한 결과, 해를 거듭하며 다소 증가하는 것으로 나타났으며 예측값과 실제 데이터를 비교한 결과, 매우 비슷한 패턴을 보이며 발생하는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 민원의 발생량 예측을 통해 문제시되는 민원을 찾고, 이에 대한 효과적인 대책을 수립하는데 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권4호
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• pp.511-524
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• 2018

본 연구는 임상병리사 인력의 인력의 수급전망을 추계하여 인력계획 수립에 필요한 정책자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 공급은 기초추계(baseline projection) 모형에 근거한 인구학적 방법(demographic method)을 이용하여 추계하였으며, 수요추계는 임상병리사가 검사하는 임상병리검사 건수를 이용하는 의료수요에 의한 방법을 적용하였다. 전반적인 임상병리사 인력수급 추계결과는 생산성의 시나리오에 따라 공급이 과잉되기도 하고 부족하기도 할 것으로 전망되었다. 이렇게 임상병리사의 수급 비교 결과는 임상병리사의 생산성 가정에 따라 달라지지만, 어느 시나리오를 선택할 것인가는 궁극적으로 정부의 정책방향에 따라 달라진다. 즉 임상병리사의 생산성을 현재보다 높게 채택하는지 혹은 낮게 책정하는지는 보험재정 여건 등을 고려해야 하는 정부 정책에 달려있는 것이다. 이에 본 연구에서 정부의 정책방향이 고려되지 않은 2012년 현재의 생산성을 기준으로 한 '생산성 시나리오 3'을 살펴보면, ARIMA모델을 적용한 수요시나리오를 중심으로 보면 근무일수에 따라 2030년에는 2821명에서 4,530명의 임상병리사 공급이 과잉될 것으로 전망된다. 이러한 공급과잉은 전체에서 차지하는 비중이 10%미만이기 때문에 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 그러나 임상병리사사 취업률이 60%대인 점을 감안하면 미취업자를 활용하는 정책도 함께 고려해야한다. 이러한 대책으로는 미취업인력에 대한 취업기회를 확대하는 방향으로 나아가야 할 것이고, 이를 위해서는 보건소 검사실의 기능강화 및 임상병리사 정원증원 및 신분보장, 통원치료 환자를 위한 상설 검사체제 확립, 산업재해 분야 및 의원급 검사기능 강화, 무면허 검사요원의 통제, 해외인력수출 확대 등이 필요할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권4호
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• pp.291-298
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• 2024

진해만은 우리나라 남해 연안의 주요 어장으로서, 여전히 전체 수산생산량에서 적지 않은 기여를 창출하고 있다. 그러나, 수십 년간 산업개발과 고수온과 같은 환경변화로 인하여 진해만의 해양생태계는 과거와 달라지고 있다. 본 연구는 2005년부터 2022년까지 진해만 연안 5개 시군구의 수산생산량, 폐기량, 평균영양단계 및 어업균형지수를 분석하였으며, ARIMA 모델을 이용하여 2027년까지 단기적인 변동 추세를 함께 관찰하였다. 그 결과, 고성지역은 2027년까지 지속적으로 수산생산량이 감소할 것으로 예측되었다. 통영지역은 이매패류의 부산물 처리가 필요한 것으로 평가된다. 해양생태계 지표의 경우, 통영지역에서는 대형 어류 생산 비중이 회복되고, 어업균형지수가 0 이상을 나타내어 해양생태계 구조가 안정적인 것으로 나타났다. 마지막으로 IPCC의 기후변화 시나리오에 따라 2060년까지 진해만의 부어성 어종 6종의 생산량 변동 추이를 비교하였으며, 2020년대 초반 2만 ton 부근까지 감소했던 생산량은 2020년대와 2040년대에 4만 ton 부근 가까이 회복한 후, 2060년까지 점진적인 감소 경향을 나타내는 것으로 예측되었다.

• Advances in environmental research
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• 제4권4호
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• pp.233-246
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• 2015

High amounts of air pollution in crowded urban areas are always considered as one of the major environmental challenges especially in developing countries. Despite the errors in air pollution prediction, the forecasting of future data helps air quality management make decisions promptly and properly. We studied the air quality of the Aqdasiyeh location in Tehran using factor analysis and the Box-Jenkins time series methods. The Air Quality Control Company (AQCC) of the Municipality of Tehran monitors seven daily air quality parameters, including carbon monoxide (CO), Nitrogen Monoxide (NO), Nitrogen dioxide ($NO_2$), $NO_x$, ozone ($O_3$), particulate matter ($PM_{10}$) and sulfur dioxide ($SO_2$). We applied the AQCC data for our study. According to the results of the factor analysis, the air quality parameters were divided into two factors. The first factor included CO, $NO_2$, NO, $NO_x$, and $O_3$, and the second was $SO_2$ and $PM_{10}$. Subsequently, the Box- Jenkins time series was applied to the two mentioned factors. The results of the statistical testing and comparison of the factor data with the predicted data indicated Auto Regressive Integrated Moving Average (0, 0, 1) was appropriate for the first factor, and ARIMA (1, 0, 1) was proper for the second one. The coefficient of determination between the factor data and the predicted data for both models were 0.98 and 0.983 which may indicate the accuracy of the models. The application of these methods could be beneficial for the reduction of developing numbers of mathematical modeling.