• 경영과학
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• 제1권
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• pp.68-80
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• 1984

Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.275-284
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• 2016

정확한 전력수요 예측은 에너지 소비를 줄이고 전력수급의 불균형을 방지한다. 본 연구는 외부요인의 영향을 가장 적게 받는 특정 시간대의 일 단위 전력 수요량을 참조선 (reference line)으로 한 시계열모형을 세우고자 한다. 고려된 시계열모형은 슬라이딩 창을 이용한 이중 계절성 Holt-Winters 모형과 TBATS 모형이다. 시계열모형의 모수는 2009년 1월 4일부터 2011년 12월 31일까지 자료를 이용하여 추정되었으며, 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 29일까지의 각 모형의 전력수요량을 예측하여 성능을 비교하였다. RMSE와 MAPE를 통해 예측 성능을 비교한 결과 TBATS 모형의 성능이 우수하였다.

• 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.

• 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.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권2호
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• pp.1-17
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• 2008

본 연구에서는 부산 북항의 장래 물동량을 시계열 모형을 이용하여 정량적으로 예측하였다. 항만물동량을 화물의 특성에 따라 크게 컨테이너, 유류, 일반화물 3가지로 구분하였다. 북항의 물동량 예측에서는 먼저 기존 물동량의 계절지수를 산정하고, 지수평활모형과 ARIMA모형 중에서 최적모형을 선정하였다. 이를 통해 추정된 각 화물별 해당연도의 물동량에 계절지수를 적용하여 물동량을 월별로 산출하였다. 2011년과 2015년의 컨테이너 예측 물동량은 각각 21,390만톤, 23,144만톤이며, 이는 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 7.4%, 16.2%로 증가한 것이다. 유류화물의 물동량은 동일하게 약 705만톤으로 2007년 대비 약 4.7% 증가하는 것으로 나타났으나 2002년의 물동량보다는 낮을 것으로 예측되었다. 그리고 일반화물의 물동량은 약 805만톤으로 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 0.74%, 0.75% 감소할 것으로 나타나 2007년과 거의 비슷한 수준을 유지할 것으로 예측되었다. 향후 북항에서 처리될 것으로 예측된 전체 항만물동량은 2011년과 2015년에 각각 22,900만톤과 24,654만톤으로 예상되었다. 이는 2007년 대비 각각 약 7.0%, 15.2% 증가한 물동량이다. 이러한 물동량의 증가는 컨테이너화물의 견인차 역할로 인한 결과로 예측되었다. 또한 북항 전체의 장래 월별 물동량을 보면 4월에 가장 많고, 2월에는 가장 적을 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.155-167
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• 2014

본 연구는 기후파생상품의 가격결정 연구를 위한 중간과정으로서 우리나라 일별 평균기온에 대한 연속형 시계열 모형을 추정한다. 6개 광역도시를 대상으로 1954년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지의 57년간 일별 기온 시계열을 추세, 계절성, 불규칙 변동으로 구분하여 분석하였다. 특히 불규칙 성분은 연속형 자기회귀모형을 적용하였다. 분석결과, (1) 57년의 비교적 장기간 온도 시계열을 적용함으로써, 우리나라 선행연구의 결과와는 다르게 추세 성분이 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 특히 추세성분의 기울기가 양의 부호를 가짐으로써 지구온난화의 추이가 우리나라에서 진행 중임을 보였다. (2) 추세와 계절성분이 제거된 불규칙성분에 대해 단위근 검정을 적용한 결과, 6개 광역시 모두에 대해 단위근이 없는 안정적인 것으로 나타났다. (3) 불규칙 성분에 대해 연속형 모형인 CAR모형을 적용한 결과, 차수가 3인 CAR(3)가 적합한 것으로 나타났으며 이러한 결과는 국외문헌의 결과와도 일치한다. 파생상품의 가격결정에는 기초자산의 연속형 시계열 모형의 개발이 가장 중요하므로 본 연구의 결과는 기후파생상품의 가격결정 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1395-1399
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• 2010

최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.385-393
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• 2022

본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.