보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.
Sungjoo Hwang;Moonseo Park;Hyun-Soo Lee;Hyunsoo Kim
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.1-6
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2011
As large-scale building projects have recently increased for the residential, commercial and office facilities, construction costs for these projects have become a matter of great concern, due to their significant construction cost implications, as well as unpredictable market conditions and fluctuations in the rate of inflation during the projects' long-term construction periods. In particular, recent volatile fluctuations of construction material prices fueled such problems as cost forecasting. This research develops a time series model using the Box-Jenkins approach and material price time series data in Korea in order to forecast trends in the unit prices of required materials. Building information modeling (BIM) approaches are also used to analyze injection times of construction resources and to conduct quantity take-off so that total material prices can be forecast. To determine an optimal time series model for forecasting price trends, comparative analysis of predictability of tentative autoregressive integrated moving average (ARIMA) models is conducted. The proposed BIM-based time series forecasting model can help to deal with sudden changes in economic conditions by estimating material prices that correspond to resource injection times.
Many industrial accidents have occurred continuously in the manufacturing industries, construction industries, and service industries of Korea. Fatal accidents have occurred most frequently in the construction industries of Korea. Especially, the trend analysis of the accident rate and fatal accident rate is very important in order to prevent industrial accidents in the construction industries systematically. This paper considers forecasting of the accident rate and fatal accident rate with static and dynamic time series analysis methods in the construction industries. Therefore, this paper describes the optimal accident rate and fatal accident rate by minimization of the sum of square errors (SSE) among regression analysis method (RAM), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model, proposed analytic function model (PAFM), and kalman filtering model (KFM) with existing accident data in construction industries. In this paper, microsoft foundation class (MFC) soft of Visual Studio 2008 was used to predict the accident rate and fatal accident rate. Zero Accident Program developed in this paper is defined as the predicted accident rate and fatal accident rate, the zero accident target time, and the zero accident time based on the achievement probability calculated rationally and practically. The minimum value for minimizing SSE in the construction industries was found in 0.1666 and 1.4579 in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Accordingly, RAM and ARIMA model are ideally applied in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Finally, the trend analysis of this paper provides decisive information in order to prevent industrial accidents in construction industries very systematically.
1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.
This paper introduces how to adopt the X-12-ARIMA to decompose the railway passenger demand of the Korea National Railroad Especially, selecting on proper filters is focused. The trend filter is identical to the low pass filter in the signal Processing field, and so the seasonal filter is to band pass filter too. Some considerations, selecting a filter, are provided from the view-point of the spectrum analysis. The technique introduced in this paper will be adopted to the project that is to develope the forecasting system of Korea railway passenger demand which is a part of the high speed rail information system.
본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.
한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.
2023년 8월 3일, 서현역 부근의 판매시설과 운송시설이 맞닿아 있는 다중이용시설에서 차량돌진 및 흉기난동으로 인한 묻지마 범죄가 발생했다. 운전자가 차량을 인도로 몰아 보행자들을 친 후, 백화점 내부로 들어가 흉기를 휘두르며 총 14명의 피해자가 발생했다. 이 사건 이후, SNS에는 다수의 살인예고 글이 게시되어 많은 사람들이 불안에 떨었으며, '살인예고 지도' 서비스의 등장으로 전국적으로 불안감이 확산되었다. 본 연구는 연구목적: 다중이용시설의 이용객과 직원을 보호하는 민간경비원(보안요원)이 업무를 효과적으로 수행하기 위해 필요한 제도적 개선사항을 고찰하고자 하였다. 연구방법: 묻지마 범죄와 같은 강력범죄의 위험을 파악하기 위해, 시계열 분석을 통한 ARIMA 모델을 사용하여 국내 발생 추이를 분석하였다. 또한, 연구결과 및 결론: 해외 민간경비원의 무기 사용에 대한 면책권과 무기 이외의 업무 권한에 대한 법적 분석을 통해 국내 경비업법의 개선사항과 다중이용시설 위기상황 매뉴얼 개선방안을 제시하였다.
어획량의 단기 예측은 자원관리에 있어 중요한 항목이지만 전통적인 개체군 모델은 수산자원 관리에 있어 실제적으로 요구되는 예측력이 크게 부족하다. 다종 또는 생태계 모델도 요구되는 매개변수의 수가 많아 실제적 적용이 어렵다. 반면에 단변수 시계열 분석법은 시계열 자체에서 변동성에 관한 특성을 추정하여 이를 토대로 장래 변동성을 예측함으로 최소한의 자료를 가지고 비교적 정확한 단기예측이 가능하므로 유용성이 높다. 본 연구에서는 ARIMA 시계열 모델을 $1971{\sim}1988$년 간의 한국근해의 월별 갈치어획량 자료에 적용하였다. 여기서 나온 예측치와 분석에 포함되지 않았던 $1989{\sim}1990$년 간의 어획량과 비교하였다. 분석 결과 예측치와 실제어획량이 잘 일치하였으며(r=0.938) 평균상대오차는 $59.5\%$였다.
본 논문에서는 인천항의 장래 입 출항 교통량을 추정하고, 인천 조류신호소에서 제공하는 조류정보의 가치를 분석하였다. 전국항만 기본계획에 따르면 인천항의 2020년 물동량은 2005년 대비 약 2배로 증가한다. 이에 따라 해상 교통량도 크게 증가할 것이다. 또한 인천항을 통항하는 선박의 조류영향으로 인한 해양사고를 방지하기 위하여 해양수산부는 조류신호소를 운영하고 있다. 그러나 이의 가치에 대한 분석이 없어 그 효과가 정량적으로 알려진 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 인천 조류선호소의 정보에 대한 가치를 조건부 가치측정법(CVM)으로 산출하고, 장래 교통량을 고려한 정보가치를 분석하였다. 이로써 조류정보를 직접 이용하는 교통량을 고려한 연간 정보가치는 2000년부터 2020년까지 대략 $1.7{\sim}2.8$억원이 되는 것으로 추산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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