• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.169-179
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• 2018

최근 고급 예측모형 연구에 웹 검색 정보가 활용되고 있다. 세계 웹 검색시장에서 구글이 절대적 우위를 점하고 있지만, 국내 웹 검색시장에서는 네이버가 절대적 우위를 보이고 있다. 이러한 특성을 토대로 본 연구는 예측모형을 활용하여 구글과 네이버의 한국어 검색 정보에 대한 유용성을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 ARIMA 모형을 활용하여 세 가지의 한국 청년실업률 예측 시계열 모형을 개발하였다. 모형1은 한국 청년실업률 데이터만 사용하였으며, 모형2와 3은 모형1에 네이버와 구글의 검색어 정보를 각각 추가하였다. 모형 훈련기간에서는 모형1보다 모형2와 3이 더 우수한 예측력을 보였다. 모형2와 3은 서로 다른 검색어 정보와 상관관계를 보였으며, 예측기간 1과 2에서 모형3이 가장 좋은 성능을 보였다. 예측기간 2에서는 모형 3만 유의미한 예측결과를 나타내었다. 이 비교 연구는 네이버와 구글 검색엔진을 이용한 한국어 웹 검색 정보의 유용성을 이해하는 데 도움을 준다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.723-734
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• 2021

빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.

• 물과 미래
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• 제28권1호
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• pp.81-90
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• 1995

본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.

• Environmental Engineering Research
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• 제20권3호
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• pp.268-276
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• 2015

Solid waste production increases due to population and consumption increments. Landfill is the ultimate destination for all kinds of municipal solid waste; and is the most convenient waste disposal method in developing countries. To minimize investment and operational costs and society's opposition towards locating landfills nearby, proper landfill sizing and siting are essential. In this study, solid waste forecasting using Autoregressive Integrating Moving Average (ARIMA) was integrated with government future plans and waste composition to estimate the required landfill area for the state of Selangor, Malaysia. Landfill siting criteria were then prioritized based on expert's preferences. To minimize ambiguity and the uncertainty of the criteria prioritizing process, the expert's preferences were treated using integrated Median Ranked Sample Set (MRSS) and Analytic Hierarchy Process (AHP) models. The results show that the required landfill area is 342 hectares and the environmental criteria are the most important; with a priority equal to 48%.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.105-114
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• 2019

자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권2호
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• pp.373-382
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• 1998

Most of the works in Time Series Analysis are based on the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models presented by Box and Jeckins(1976). If the data exhibits no ap-parent deviation from stationarity and if it has rapidly decreasing autocorrelation function then a suitable ARIMA(p,q) model is fit to the given data. Selection of the orders of p and q is one of the crucial steps in Time Series Analysis. Most of the methods to determine p and q are based on the autocorrelation function and partial autocor-relation function as suggested by Box and Jenkins (1976). many new techniques have emerged in the literature and it is found that most of them are over very little use in determining the orders of p and q when both of them are non-zero. The Durbin-Levinson algorithm and Innovation algorithm (Brockwell and Davis 1987) are used as recur-sive methods for computing best linear predictors in an ARMA(p,q)model. These algorithms are modified to yield an effective method for ARMA model identification so that the values of order p and q can be determined from them. The new method is developed and its validity and usefulness is illustrated by many theoretical examples. This method can also be applied to an real world data.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제7권4호
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• pp.35-41
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• 2017

Purpose - This paper aims to examine several time series models to predict sales of department stores and discount store markets in South Korea, while other previous trial has performed sales of convenience stores and supermarkets. In addition, optimal predicted values on the underlying model can be got and be applied to distribution industry. Research design, data, and methodology - Two retailing types, under investigation, are homogeneous and comparable in size based on 86 realizations sampled from January 2010 to February in 2017. To accomplish the purpose of this research, both ARIMA model and exponential smoothing methods are, simultaneously, utilized. Furthermore, model-fit measures may be exploited as important tools of the optimal model-building. Results - By applying Holt-Winters' additive seasonality method to sales of two large-scale retailing types, persisting increasing trend and fluctuation around the constant level with seasonal pattern, respectively, will be predicted from May in 2017 to February in 2018. Conclusions - Considering 2017-2018 forecasts for sales of two large-scale retailing types, it is important to predict future sales magnitude and to produce the useful information for reforming financial conditions and related policies, so that the impacts of any marketing or management scheme can be compared against the do-nothing scenario.

• 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.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.343-356
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• 2023

Purpose - This study attempted to predict short-term transportation demand using trains and getting off at Gangchon Station. Through this, we present numerical data necessary for future tourist inflow policies in the Gangchon area of Chuncheon and present related implications. Design/methodology/approach - This study collected and analyzed transportation demand data from Gangchon Station using the Gyeongchun Line and ITX-Cheongchun Train from January 2014 to August 2023. Winters exponential smoothing model and ARIMA model were used to reflect the trend and seasonality of the raw data. Findings - First, transportation demand using trains to get off at Gangchon Station in Chuncheon City is expected to show a continuous increase from 2020 until the forecast period is 2024. Second, the number of passengers getting off at Gangchon Station was found to be highest in May and October. Research implications or Originality - As transportation networks are improving nationwide and people's leisure culture is changing, the number of tourists visiting the Gangchon area in Chuncheon City is continuously decreasing. Therefore, in this study, a time series model was used to predict short-term transportation demand alighting at Gangchon Station. In order to calculate more accurate forecasts, we compared models to find an appropriate model and presented forecasts.