• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.93-102
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• 2011

본 연구는 관광수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과 오차수정모형의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 일본, 중국, 미국, 필리핀에 대한 실제 자료를 이용한 결과 관광 수요에는 계절성이 중요한 역할을 하는 것을 보이고 각 국가별로 예측 정확도를 RMSE를 기준으로 하여 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8A호
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• pp.1153-1159
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• 2000

이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의 과거데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA: seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 앞으로의 시간대별 선로 이용률을 예측하고 그 신뢰 구간을 추정함으로써 확류에 근거한 선로 이용률의 임계값 위반 시점을 예측할 수 있으며 확률에 근거한 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며 실험을 통하여 적절한 수준의 임계값과 임계값 탐지의 기준이 되는 탐지 확률값을 추론함으로써 본 알고리즘의 성능을 최대화하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제31권1호
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• pp.69-84
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• 2015

본고는 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형을 이용하여 해상운송 물동량을 추정하고 사전적 예측치를 도출하였다. 개입 ARIMA의 추정결과 오차항에서 자기상관이 존재하지 않고 정규성이 존재함으로써 오차항의 기본가정이 잘 충족되고 있음을 확인하였다. 그리고 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형에 대해 예측실적 오류를 ME, MAE, RMSE, MSE로 측정한 결과 ARIMA $(2,1,0)(1,0,1)_{12}$이 가장 우수한 예측모형임을 확인할 수 있었다. 2015년부터 2019년까지의 기간에 대해 개입 ARIMA모형을 이용한 해상운송 물동량의 사전적 예측치 결과 4.54%에서 4.99%의 연평균 증가율을 보였고, 인공신경망모형을 이용한 예측결과 2.00%에서 2.44%까지의 연평균 증가율을 나타냈다.

• 대한교통학회지
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• 제31권3호
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• pp.3-18
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• 2013

본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.316-324
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• 2022

This paper uses seasonal auto-regressive integrated moving average (S-ARIMA), which is efficient in seasonality between time-series models, to predict the degradation tendency for lithium-ion batteries and study a method for improving the predictive performance. The proposed method analyzes the degradation tendency and extracted factors through an electrical characteristic experiment of lithium-ion batteries, and verifies whether time-series data are suitable for the S-ARIMA model through several statistical analysis techniques. Finally, prediction of battery aging is performed through S-ARIMA, and performance of the model is verified through error comparison of predictions through mean absolute error.

• 한국산림과학회지
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• 제100권1호
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• pp.124-130
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• 2011

본 연구는 국립공원 탐방 수요예측에 적합한 모형을 추정하고, 계절 ARIMA Model을 이용하여 국립공원 탐방수요를 예측하였다. 분석 자료는 2003년 1월부터 2010년 12월까지 우리나라 18개 국립공원의 월별 탐방객 수 자료를 이용하였다. 분석결과 $ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_{12}$모형이 국립공원 탐방수요를 예측하는데 적합한 모형으로 선정되었으며, MAPE를 이용한 사후평가 결과에서도 모형의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 국립공원 탐방수요 예측기법의 신뢰성 및 타당성 향상과 함께 국립공원 관리전략 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권6호
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• pp.841-846
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• 2002

이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의과거 데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA : seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 네트워크 특성을 고려한 동적인 임계값을 학습하는 알고리즘을 제시하였다. 이 기법을 통해 선로 이용률의 임계값은 네트워크환경과 시간에 따라 동적으로 변경되며, 확률을 근거로 그 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한,실제 환경을 통하여 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며, 알고리즘의 성능을 실험하였다. 네트워크 관리자들은 이 알고리즘을 통하여 고정 임계값이 가지는 단점을 극복할 수있을 것이며, 관리 행위의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.133-144
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• 2016

본 논문에서는 주기적 자기회귀(periodic autoregressive) 모형에서 모수의 수를 줄이기 위한 모수 절약 주기적 자기회귀 모형을 연구하였다. 제안된 모수 절약 모형은 실증분석에서 실업률을 이용하여 기존의 계절 시계열 모형과 비교를 통하여 그 성능을 평가하였다. 모수 절약 구조를 부여하기 위하여 계절성에서 공통된 패턴을 찾아내는 방법을 사용하였으며 기존 주기적 자기회귀 모형과의 통계적 차이 유무는 LR 검정을 통해 확인하였다. 그 결과, 중장기적으로 주기적 자기회귀 모형이 기존의 계절시계열 모형보다 우수한 예측성능을 보였으며, 특히 모수 절약 주기적 자기 회귀 모형의 사용은 기존의 주기적 자기회귀 모형보다 우수한 예측성능을 나타내는 것을 확인하였다.