• 한국항만경제학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-11
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• 2011

미국 신용등급 하락 이후 미국의 더블딥 우려와 유럽 재정위기가 세계 경제를 크게 뒤흔들고 있다. 미국의 재정적자가 심각한 수준에 도달하여 재정정책수단이 제대로 작용하지 못하고 유럽의 일부 국가에서도 재정위기 가능성이 상존하여 실물위기로 파급될 가능성이 높다. 이러한 점들은 세계경제가 내년에도 상당한 불확실성을 보일 것이라는 것을 의미한다. 세계경제에 대한 전망이 밝지 못한 가운데 해운경기는 세계 경기와 밀접한 관계가 있기 때문에 어두운 전망의 세계경제는 해운경기 역시 밝지 않을 것이라는 것을 쉽게 예측할 수 있다. 본고는 2012년의 해운경기를 예측하기 위하여 단변량 모형인 4개의 ARIMA 모형과 6개의 개입ARIMA모형을 이용한다. 먼저 사후적 예측을 하여 10개의 모형의 RMSPE가 비교적 높을 뿐만 아니라 일부 모형에서는 상당히 높아 ARIMA모형에 의한 예측이 어려움을 의미한다. 사전적 예측을 통해 모형들의 예측치가 큰 차이를 보이지 않으며 그러나 2012년 예측치가 모형 4개의 최대 2178-2320, 모형 6개의 최대 2071-2533에 불과하여 해운경기가 여전히 불황에서 벗어나기 어려울 것이라는 것을 보인다.

• 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.

• 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.

• 한국환경보건학회지
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• 제28권3호
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• pp.19-25
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• 2002

In this paper, the water quality forecast was performed on the BOD of the Chungju Dam using the ARIMA model, which is a nonlinear statistics model, and the artificial neural network model. The monthly data of water quality were collected from 1991 to 2000. The most appropriate ARIMA model for Chungju dam was found to be the multiplicative seasonal ARIMA(1,0,1)(1,0,1)$_{12}$, model. While the artificial neural network model, which is used relatively often in recent days, forecasts new data by the strength of a learned matrix like human neurons. The BOD values were forecasted using the back-propagation algorithm of multi-layer perceptrons in this paper. Artificial neural network model was com- posed of two hidden layers and the node number of each hidden layer was designed fifteen. It was demonstrated that the ARIMA model was more appropriate in terms of changes around the overall average, but the artificial neural net-work model was more appropriate in terms of reflecting the minimum and the maximum values.s.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.148-150
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• 2005

Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. This paper presents a methodology of a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) based on the Time Series. And also we suggested a correction algorithm to minimize the forecasting error in order to improve efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed using Historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.795-797
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• 2005

During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.

• 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.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권4호
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• pp.505-514
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• 2014

The development of deep seabed manganese nodules has been carried out with the aim of commercial development in 2023. It is important to forecast the price of the four metals (copper, nickel, cobalt, and manganese) extracted from manganese nodules because price change is a criterion for investment decision. The main purpose of the study is to forecast the price of four metals using the ARIMA model and VAR model, and calculate the MAPE to compare a goodness-of-fit between the two models. The estimated results of the two models reveal statistical significance and are in keeping with economic theory. The results of MAPE for goodness-of-fit show that the VAR model is between 0.1 and 0.2, and the ARIMA model is between 0.4 and 0.6. That is, the VAR model is better than the ARIMA model in forecasting changes in the price of metals.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.1007-1017
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• 2009

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 국제 여객 수요와 국제 화물 수요 예측을 위하여 실제 자료를 이용하여 비교한 결과 다변량 계절형 시계열 모형이 예측의 정확도 면에서 기존의 일변량 모형보다 우수함을 보였다.