• 무역학회지
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• 제47권6호
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• pp.291-305
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• 2022

In this study, the volume of Pohang Port was predicted. All cargo of Pohang port, iron ore, steel, and bituminous coals were selected as prediction targets. SARIMA, Prophet, and Neural Prophet were used as analysis methods. The predictive power of each model was verified, and a predictive model with high performance was used to predict the volume of goods in Pohang port. As a result of the analysis, it was found that Neural Prophet showed the highest performance in all predictive power. As a result of predicting the future volume of goods until August 2027 using Neural Prophet, it was found that the volume of all items in Pohang port was decreasing. In particular, it was analyzed that the decline in steel cargo was steep. In order to increase the volume of cargo at Pohang port, it is necessary to diversify the cargo handled at Pohang port and check the policy of increasing the volume of cargo.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.159-168
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• 2022

The time series of foreign trade turnover is complex and variable and contains linear and nonlinear information. This paper proposes preprocessing the dataset by the EMD algorithm and combining the linear prediction advantage of the SARIMA model with the nonlinear prediction advantage of the EMD-LSTM model to construct the SARIMA-EMD-LSTM hybrid model by the weight assignment method. The forecast performance of the single models is compared with that of the hybrid models by using MAPE and RMSE metrics. Furthermore, it is confirmed that the weight assignment approach can benefit from the hybrid models. The results show that the SARIMA model can capture the fluctuation pattern of the time series, but it cannot effectively predict the sudden drop in foreign trade turnover caused by special reasons and has the lowest accuracy in long-term forecasting. The EMD-LSTM model successfully resolves the hysteresis phenomenon and has the highest forecast accuracy of all models, with a MAPE of 7.4304%. Therefore, it can be effectively used to forecast the Sino-Russia foreign trade turnover time series post-epidemic. Hybrid models cannot take advantage of SARIMA linear and LSTM nonlinear forecasting, so weight assignment is not the best method to construct hybrid models.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1037-1046
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• 2008

Recently, the oil suppliers who supply the tax-exempt oil to the fishery are confronted with big trouble in their supply and demand system due to the unstable global oil prices. We applied the seasonal ARIMA(SARIMA) model to the low-sulfur and high-sulfur crude oil which are in great request and developed forecasting systems for them. Since there are many parameters in SARIMA, it is difficult to estimate the optimal parameters, but it is overcome by using simulation looping program. In conclusion, we found that the obvious seasonality in demand of low-sulfur and these demands are tending downwards gradually.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.641-644
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• 2015

우리나라는 지난 40년간 급속한 경제 성장의 과정에서 에너지 소비가 급증하고 있으며, 이로 인해 온실가스 배출량은 1990년~2005년 사이 두 배 이상 증가하였고, 이는 OECD 국가 중 가장 높은 증가율이다. 2차 오염물질인 오존은 1990년부터 2012년까지 연평균 3% 상승하고 있으며, 반복 노출 시 폐에 피해를 줄 수 있는 오염 물질로 예방 대책이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 계절성 특성을 지닌 오존농도 시계열 데이터를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용하여 예측 모형을 구축 하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권2호
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• pp.53-62
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• 2020

해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제50권4호
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• pp.267-276
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• 2017

전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.61-74
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• 2019

In this study, the SPI (Standardized Precipitation Index) of meteorological drought and SDI (Streamflow Drought Index) of hydrological drought for 1, 3, 6, 9, and 12 months duration were estimated to analyse the characteristics of drought using rainfall and dam inflow data for Chungju dam ($6,661.8km^2$) with 31 years (1986-2016) and Boryeong dam ($163.6km^2$) watershed with 19 years (1998-2016) respectively. Using the estimated SPI and SDI, the drought forecasting was conducted using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model for the 5 durations. For 2016 drought, the SARIMA had a good results for 3 and 6 months. For the 3 months SARIMA forecasting of SPI and SDI, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SPI12, SDI1, and SDI6 at Chungju Dam showed 0.960, 0.990, 0.999, 0.868, and 0.846, respectively. Also, for same duration forecasting of SPI and SDI at Boryeong Dam, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SDI3, SDI6, and SDI12 showed 0.999, 0.994, 0.999, 0.880, and 0.992, respectively. The SARIMA model showed the possibility to provide the future short-term SPI meteorological drought and the resulting SDI hydrological drought.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.59-66
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• 2020

In this study, we consider the problem of forecasting the number of inbound foreigners visiting Korea. Forecasting tourism demand is an essential decision to plan related facilities and staffs, thus many studies have been carried out, mainly focusing on the number of inbound or outbound tourists. In order to forecast tourism demand, we use a seasonal ARIMA (SARIMA) model, as well as a SARIMAX model which additionally comprises an exogenous variable affecting the dependent variable, i.e., tourism demand. For constructing the forecasting model, we use a search procedure that can be used to determine the values of the orders of the SARIMA and SARIMAX. For the exogenous variable, we introduce factors that could cause the tourism demand reduction, such as the 9/11 attack, the SARS and MERS epidemic, and the deployment of THAAD. In this study, we propose a procedure, called Measuring Impact on Demand (MID), where the impact of each factor on tourism demand is measured and the value of the exogenous variable corresponding to the factor is determined based on the measurement. To show the performance of the proposed forecasting method, an empirical analysis was conducted where the monthly number of foreign visitors in 2019 were forecasted. It was shown that the proposed method can find more accurate forecasts than other benchmarks in terms of the mean absolute percentage error (MAPE).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.123-130
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• 2022

본 논문은 건설현장의 콘크리트 붕괴사고를 사전에 예방하기 위한 조치 중 하나로 감수율에 따른 콘크리트강도 저하에 영향을 미치는 일일 시간대별 변화와 온도의 변화를 시계열데이터로 축적된 기상청 자료를 기반으로 분석했다. 감수율 발생 구간의 예측을 확인할 신뢰성 있는 모델로 규칙적이고 명확한 시계열데이터 모델에 적합한 SARIMA모델을 통하여 p_value는 0.5 이하, coef는 일방향으로 나타나는 등 검증 항목들이 신뢰성 확보에 유의미한 결과를 얻었다. 이러한 신뢰를 바탕으로 확보한 데이터를 이용하여 시간대별 온도변화와 구간별 감수율을 분석한 결과 7~8월, 12~13시, 29~31℃ 구간이 가장 큰 감수율을 나타냄을 알 수 있다. 연구 결과를 이용하여 연구 결과 구간의 요인이 발생하면 배치플랜트에서 물-시멘트 배합설계 시 감수율을 반영한 레미콘을 생산하여 감수율에 따른 콘크리트 압축강도 저하를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.768-771
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• 2021

시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.