• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.45-59
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• 2011

시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.139-155
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• 2011

본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지 않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로 2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.139-144
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• 2002

계절변동조정방법인 X-12-ARIMA방법을 이용할 때에는 우리 실정에 적합한 옵션을 선택하고, 우리만에 특수한 명절과 조업일수영향을 사전에 조정해야한다. 본고에서는 명절과 조업일수영향을 측정하는 모형을 설정하고, 이것으로 추정된 사전조정요인을 원계열에서 제거했을 때 계절변동 및 계절변동조정계열의 안정성이 향상되었는가를 진단하고, 분류별로 적합한 X-12-ARIMA방법의 옵션을 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.231-242
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• 2016

시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.79-86
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• 2022

보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.183-189
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• 2024

본 연구는 시계열 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 데이터를 Seasonal-Trend Decomposition on Loess 을 통해 추세, 계절성, 잔차 성분으로 분해한 후 추세 성분에는 ARIMA, 계절성 성분에는 Fourier Series Regression, 잔차 성분에는 XGBoost를 적용하는 하이브리드 예측 모델을 제안하였다. 또한, ARIMA, XGBoost, LSTM, EMD-ARIMA, CEEMDAN-LSTM 모델을 포함한 성능 비교 실험을 수행하여 각 모델의 예측 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모델은 MAPE, MAAPE, RMSE 지표에서 각각 3.8%, 3.5%, 0.35로 가장 좋은 평가 지표 값을 보이며 기존의 단일 모델보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1410-1414
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• 2010

최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.997-1021
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• 2010

본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권1호
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• pp.149-162
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• 2007

본고는 2012년까지의 해상물동량을 예측하고 항만물류정책적 방안을 제시하는데 목적을 두었다. ARIMA 모형을 통한 분석을 위해서 1차적으로 모형을 식별하였다. 자기상관도표를 통해 물동량의 자기상관함수값이 대단히 느린 속도로 0에 접근하여 안정적이지 못한 것으로 나타났으나, 자기상관계수가 1차차분 후 시차1 이후 급격한 감소를 보임에 따라 AR(1) 과정을 갖는다는 것을 알 수 있었다. 또한 자료들이 강한 계절성을 갖는 것으로 나타남에 따라 식별단계를 거쳐 승법계절 ARIMA모형인 ARIMA(1,1,1)(1,0,1)s 모형을 도입하였다. 다음 단계로 2007년부터 2012년까지의 사전적 예측치를 살펴보았다. 그 결과 2007년 6억9,631만톤, 2008년 7억2,180만톤, 2009년 7억4,807만톤, 2010년 7억7,520만톤, 2011년 8억320만톤, 2012년 8억3,212만톤으로 매우 느리게 증가하였다. 2006년 대비 증가율로 보면 2007년 1.42%, 2009년 8.96%, 2012년 21.21%로 나타났다. 구체적으로 입하량의 경우는 2007년 0.86%에서 2012년 16.1%로 증가하며, 출하량의 경우는 2007년 2.76%에서 2012년 33.2%로 증가함을 알 수 있었다. 그리고 항만물동량 증가추세 둔화현상의 극복과 항만의 로컬 화물 창출 및 부가가치 창출 기능을 위해서 제조업의 공동화 억제, 환적화물의 지속적이고 적극적인 유치, 항만배후물류단지의 조기 개발과 다국적 기업의 유치, 한 중 물류협력 강화, 복합운송체계의 구축을 제시하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.307-312
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• 2014

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.