KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.12
/
pp.579-586
/
2021
Time series forecasting refers to predicting future time information based on past time information. Accurately predicting future information is crucial because it is used for establishing strategies or making policy decisions in various fields. Recently, a transformer model has been mainly studied for a time series prediction model. However, the existing transformer model has a limitation in that it has an auto-regressive structure in which the output result is input again when the prediction sequence is output. This limitation causes a problem in that accuracy is lowered when predicting a distant time point. This paper proposes a sequential decoding model focusing on the style transformation technique to handle these problems and make more precise time series forecasting. The proposed model has a structure in which the contents of past data are extracted from the transformer-encoder and reflected in the style-based decoder to generate the predictive sequence. Unlike the decoder structure of the conventional auto-regressive transformer, this structure has the advantage of being able to more accurately predict information from a distant view because the prediction sequence is output all at once. As a result of conducting a prediction experiment with various time series datasets with different data characteristics, it was shown that the model presented in this paper has better prediction accuracy than other existing time series prediction models.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.539-540
/
2022
본 논문에서는 정확한 장기 시계열 예측을 위해 시계열 데이터의 다양한 스케일 (시간 규모)에서 표현을 학습하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시계열의 다중 스케일 특징을 추출하고, 이를 트랜스포머에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 스케일 정규화 과정을 통해 시계열의 전역적 및 지역적인 시간 정보를 효율적으로 융합하여 종속성을 학습한다. 3 가지의 다변량 시계열 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2000.04b
/
pp.247-249
/
2000
본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.
본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
/
v.12
no.2
/
pp.111-120
/
2011
High-rise buildings have recently increased over the residential, commercial and office facilities, thus an understanding of construction cost for high-rise building projects has been a fundamental issue due to enormous construction cost as well as unpredictable market conditions and fluctuations in the rate of inflation by long-term construction periods of high-rise projects. Especially, recent violent fluctuations of construction material prices add to problems in construction cost forecasting. This research, therefore, develops a time-series model with the Box-Jenkins methodologies and material prices time-series data in Korea in order to forecast future trends of unit prices of required materials. BIM (Building Information Modeling) approaches are also used to analyze injection time of construction resources and to conduct quantity takeoff so that total material price can be forecasted. Comparative analysis of Predictability of tentative ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) models was conducted to determine optimal time-series model for forecasting future price trends. Proposed BIM based time series forecasting model can help to deal with sudden changes in economic conditions by estimating future material prices.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.11
no.2
/
pp.81-86
/
2022
Given that time series are used in various fields, such as finance, IoT, and manufacturing, data analytical methods for accurate time-series forecasting can serve to increase operational efficiency. Among time-series analysis methods, multi-horizon forecasting provides a better understanding of data because it can extract meaningful statistics and other characteristics of the entire time-series. Furthermore, time-series data with exogenous information can be accurately predicted by using multi-horizon forecasting methods. However, traditional deep learning-based models for time-series do not account for the heterogeneity of inputs. We proposed an improved time-series predicting method, called the temporal fusion transformer method, which combines multi-horizon forecasting with interpretable insights into temporal dynamics. Various real-world data such as stock prices, fine dust concentrates and electricity consumption were considered in experiments. Experimental results showed that our temporal fusion transformer method has better time-series forecasting performance than existing models.
본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.16
no.2
/
pp.225-233
/
2011
Stock market prices, economic indices, trends and changes of social phenomena, etc. are categorized as time series data. Research on time series data has been prevalent for a while as it could not only lead to valuable representation of data but also provide future trends as well as changes in direction. We take a conventional model based approach, known as Markov chain modeling for the prediction on stock market prices. To improve prediction accuracy, we apply Markov modeling over carefully selected intervals of training data to fit the trend under consideration to the model. Another method we take is to apply clustering to data and build models of the resultant clusters. We confirmed that clustered models are better off in predicting, however, with the loss of prediction rate.
In this research, we proposed a two-phase hybrid stock price forecasting model with cointegration tests and artificial neural networks. Using not only the related stocks to the target stock but also the past information as input features in neural networks, the new model showed an improved performance in forecasting than that of the usual neural networks. Firstly in order to extract stocks which have long run relationships with the target stock, we made use of Johansen's cointegration test. In stock market, some stocks are apt to vary similarly and these phenomenon can be very informative to forecast the target stock. Johansen's cointegration test provides whether variables are related and whether the relationship is statistically significant. Secondly, we learned the model which includes lagged variables of the target and related stocks in addition to other characteristics of them. Although former research usually did not incorporate those variables, it is well known that most economic time series data are depend on its past value. Also, it is common in econometric literatures to consider lagged values as dependent variables. We implemented a price direction forecasting system for KOSPI index to examine the performance of the proposed model. As the result, our model had 11.29% higher forecasting accuracy on average than the model learned without cointegration test and also showed 10.59% higher on average than the model which randomly selected stocks to make the size of the feature set same as that of the proposed model.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.19
no.5
/
pp.689-694
/
2009
In this paper an approach to building fuzzy models for predicting daily and weekly stock prices is presented. Predicting stock prices with traditional time series analysis has proven to be difficult. Fuzzy logic based models have advantage of expressing the input-output relation linguistically, which facilitates the understanding of the system behavior. In building a stock prediction model we bear a burden of selecting most effective indicators for the stock prediction. In this paper information used in traditional candle stick-chart analysis is considered as input variables of our fuzzy models. The fuzzy rules have the premises and the consequents composed of trapezoidal membership functions and nonlinear equations, respectively. DE(Differential Evolution) identifies optimal fuzzy rules through an evolutionary process. The fuzzy models to predict daily and weekly open, high, low, and close prices of KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) are built, and their performances are demonstrated.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.