• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2609-2614
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• 1998

본 연구에서는 신경망 모형을 이용한 시계열 예측에 있어서 분석할 시계열의 특성에 맞는 적응적 학습률을 구하고 초기 값의 동적인 적용을 통한 개선된 학습방법을 이용하여 신경망 예측을 하고 통계적인 Box-Jenkins예측 결과와 비교해 봄으로써 두 방법간의 시계열 예측 효율성을 비교한다. 신경망 모형에 맞는 적응적 학습률은 표준 직교 배열표에 의해 실험계획을 한 25가지의 모수 조합으로부터 구하고, 신경망 학습의 초기값은 Easton의 제어상자를 동적으로 적용하여 실시간으로 선택할 수 있도록한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1988년까지의 태양 흑점 자료이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.92-101
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• 2009

본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.

• 동아시아경상학회지
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• 제3권3호
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• pp.14-26
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• 2015

A wind speed forecast is a crucial and sophisticated task in a wind farm for planning turbines and corresponds to an estimate of the expected production of one or more wind turbines in the near future. By production is often meant available power for wind farm considered (with units KW or MW depending on both the wind speed and direction. Such forecasts can also be expressed in terms of energy, by integrating power production over each time interval. In this study, we technically focused on mathematical modeling of wind speed and direction forecast based on locally data set gathered from Aghdasiyeh station in Tehran. The methodology is set on using most common techniques derived from literature review. Hence we applied the most sophisticated forecasting methods to embed seasonality, trend, and irregular pattern for wind speed as an angular variables. Through this research, we carried out the most common techniques such as the Box and Jenkins family, VARMA, the component method, the Weibull function and the Fourier series. Finally, the best fit for each forecasting method validated statistically based on white noise properties and the final comparisons using residual standard errors and mean absolute deviation from real data.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.115-122
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• 1992

실시간 유출예측에서 주로 쓰이는 추계학적 강우-유출 과정모형은 모형구조가 간단하고 상태 공간 모형으로 수식화하기에 용이한 TF모형이다. 이 모형을 이용하여 실시간 유출예측을 효율적으로 수행하기 위해서는 정확한 모형구조의 결정이 선행되어야 하며, 특히 예측초기의 오차를 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 유역의 초기습윤상태를 나타낼 수 있는 5일 선행강우지수를 threshold개념으로 도입하고, 각각의 TF모형을 Box-Jenkins 방법으로 등정하여 비교 검토하여 보았다.

• 환경위생공학
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2000

The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intake station of Chung-Ju city waterworks in the Han river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins Multiplicative ARIMA(SARIMA) and the state space model to simulate changes of water qualities. Variable of water qualities included in the model are temperature and dissolved oxygen(DO). The models development were based on the data obtained from Jan. 1990 to Dec. 1997 and followed the typical procedures of the Box-Jenkins method including identification and estimation. The seasonality of DO and temperature data to formulate for the SARIMA model are conspicuous and the period of revolution was twelve months. Both models had seasonality of twelve months and were formulates as SARIMA {TEX}$(2,1,1)(1,1,1)_{12}${/TEX} for DO and temperature. The models were validated by testing normality and independency of the residuals. The prediction ability of SARIMA model and state space model were tested using the data collected from Jan. 1998 to Oct. 1999. There were good agreements between the model predictions and the field measurements. The performance of the SARIMA model and state space model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the state space model lead to the improved accuracy.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.121-136
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• 1997

공간자료는 공간 위치의 변화에 따라 관찰되는 자료이다. 본 논문에서는 공간자료를 가지고 행 방향, 열 방향, 대각선 방향으로 나누어 시계열의 모형 식별에서 사용되는 Box-Jenkins 방법과 식별통계량, 행태인식법을 공간 자기회귀모형에 적용하여 모형을 식별해 보고 모의실험을 통하여 식별 방법들을 비교해 보았다.

• 전기의세계
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• 제31권5호
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• pp.368-374
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• 1982

This paper describes a combined algorithm for short-term-load forecating. One of the specific features of this algorithm is that the base, weather sensitive and residual components are predicted respectively. The base load is represented by the exponential smoothing approach and residual load is represented by the Box-Jenkins methodology. The weather sensitive load models are developed according to the information of temperature and discomfort index. This method was applied to Korea Electric Company and results for test periods up to three years are given.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.65-78
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• 2017

Even though cars have a good effect on modern society, traffic accidents do not. There are traffic laws that define the regulations and aim to reduce accidents from happening; nevertheless, it is hard to determine all accident causes such as road and traffic conditions, and human related factors. If a traffic accident occurs, the traffic law classifies it as 'Negligence of Safe Driving' for cases that are not defined by specific regulations. Meanwhile, as Korea is already growing rapidly elderly population with more than 65 years, so are the number of traffic accidents caused by this group. Therefore, we studied predictive and comparative analysis of the number of traffic accidents caused by 'Negligence of Safe Driving' by dividing it into two groups : All-ages and Elderly. In this paper, we used empirical monthly data from 2007 to 2015 collected by TAAS (Traffic Accident Analysis System), identified the most suitable ARIMA forecasting model by using the four steps of the Box-Jenkins method : Identification, Estimation, Diagnostics, Forecasting. The results of this study indicate that ARIMA $(1, 1, 0)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable forecasting model in the group of All-ages; and ARIMA $(0, 1, 1)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable in the group of Elderly. Then, with this fitted model, we forecasted the number of traffic accidents for 2 years of both groups. There is no large fluctuation in the group of All-ages, but the group of Elderly shows a gradual increase trend. Finally, we compared two groups in terms of the forecast, suggested a countermeasure plan to reduce traffic accidents for both groups.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권8호
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• pp.673-680
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• 2009

지표수 부족과 수질에 대한 불신 때문에 대체 수자원의 확보가 요구되고 있으며, 유력한 대안으로 강변여과에 관심이 모아지고 있다. 국내 최초의 강변여과는 경남 창원에서 2001년에 시작되었으며, 현재 창원시 수돗물의 100%를 여기에 의존하고 있다. 본 연구는 강변여과 취수장 부근 지하수위를 설명하는 시계열 모형의 개발에 관한 것이다. 연구 대상지역은 창원시 대산면 현장으로 11개 관측정으로부터의 5년간(2003년 1월$\sim$2007년 12월) 지하수위 자료를 이용했다. 지하수위의 장기변동을 알아보기 위해 분단위 자료를 월자료로 변환하고, 결측치를 보완하여 Box-Jenkins 방법에 따라 시계열분석을 실시했다. 대상지역의 지하수위 자료는 계절형 ARIMA 모형으로 잘 설명되는 것이 입증되었다. 본 연구는 향후 증가할 강변여과를 이용한 상수 공급시설의 안정적인 운영을 위해 반드시 필요한 지하수위 예측능력을 확보하기 위한 하나의 원형이 될 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.127-142
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• 2023

양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.