• 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.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.54-61
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• 2019

최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1756-1761
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• 2021

2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2014년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.14-15
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• 2014

The modular construction is as yet early stage of market in Korea. So It is have difficulty of market demand forecast of the modular building. Therefore, this study was done analysis for market trends of the modular building using ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average) model by time series data.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권4호
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• pp.382-391
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• 2020

본 연구에서는 인공지능기법을 이용하여 진동만의 용존산소량 예측을 하였다. 관측자료에 존재하는 결측 구간을 보간하기 위해 양방향재귀신경망(BRITS, Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series) 딥러닝 알고리즘을 이용하였고, 대표적 시계열 예측 선형모델인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)과 비선형모델 중 가장 많이 이용되고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 이용하여 진동만의 용존산소량을 예측하고 그 성능을 평가했다. 결측 구간 보정 실험은 표층에서 높은 정확도로 보정이 가능했으나, 저층에서는 그 정확도가 낮았으며, 중층에서는 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 결과로부터 LSTM 모델이 중층과 저층에서 ARIMA 모델보다 우세한 정확도를 보였으나, 표층에서는 ARIMA모델의 정확도가 약간 높은 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.65-79
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• 2024

본 연구는 전통적인 통계기반 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델과 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 굴착 현장의 지중경사계 데이터를 통한 흙막이 벽체 변형을 예측하고, 두 모델의 예측 성능을 비교 분석하였다. ARIMA 모델은 시간의 흐름에 따른 시계열 데이터의 선형적 패턴을 분석하는 데 강점을 보이는 반면, LSTM은 데이터의 복잡한 비선형 패턴과 장기 의존성을 포착하는 데 우수한 능력을 보여주었다. 본 연구는 흙막이 벽체 변형 예측을 위해 지중경사계 계측 데이터에 대한 전처리, 다양한 시계열 데이터 길이 및 입력변수 조건 등에 따른 성능 평가를 포함하였으며, LSTM 모델이 ARIMA 모델에 비해 통계적으로 유의미한 예측 성능 향상을 확인하였다. 본 연구의 결과는 굴착 현장에서의 지중경사계 데이터를 활용한 흙막이 벽체의 안정성 평가에 LSTM 모델을 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다. 또한 이를 바탕으로 향후 굴착 현장 전체에 대한 안전모니터링 시스템 구축과 시계열 예측 모델 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권40호
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• pp.1-14
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• 1996

We develop a dynamic demand forecasting model compared to regression analysis model and AutoRegressive Integrated Moving Average(ARIMA) model. The dynamic model can apply to the current dynamic data to forecasts through introducing state equation. A multiple regression model and ARIMA model using given data are designed via the model analysis. The forecasting fitness evaluation between the designed models and the dynamic model is compared with the criterion of sum of squared error.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권2호
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• pp.89-98
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• 2020

Prediction of clock behaviors is necessary to generate very high stable system time which is essential for a satellite navigation system. For the purpose, we applied the Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to the prediction of two hydrogen masers' behaviors with respect to the rapid Coordinated Universal Time (UTCr). Using the packaged programming language R, we made an analysis and prediction of time series data of [UTCr - clocks]. The maximum variation width of the residuals which were obtained by the difference between the predicted and measured values, was 6.2 ns for 106 days. This variation width was just one-sixth of [UTCr-UTC (KRIS)] published by the BIPM for the same period. Since the two hydrogen masers were found to be strongly correlated, we applied the Vector Auto-Regressive Moving Average (VARMA) model for more accurate prediction. The result showed that the prediction accuarcy was improved by two times for one hydrogen maser.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.535-538
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• 2001

Since 1990s, many literatures have shown that connectionist models, such as back propagation, recurrent network, and RBF (Radial Basis Function) outperform the traditional models, MA (Moving Average), AR (Auto Regressive), and ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) in time series prediction. Neural based approaches to time series prediction require the enough length of historical measurements to generate the enough number of training patterns. The more training patterns, the better the generalization of MLP is. The researches about the schemes of generating artificial training patterns and adding to the original ones have been progressed and gave me the motivation of developing VTG schemes in 1996. Virtual term is an estimated measurement, X(t+0.5) between X(t) and X(t+1), while the given measurements in the series are called actual terms. VTG (Virtual Tern Generation) is the process of estimating of X(t+0.5), and VTG schemes are the techniques for the estimation of virtual terms. In this paper, the alternative VTG schemes to the VTG schemes proposed in 1996 will be proposed and applied to multivariate time series prediction. The VTG schemes proposed in 1996 are called deterministic VTG schemes, while the alternative ones are called stochastic VTG schemes in this paper.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.192-200
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• 2021

In the mid of the December 2019, the virus has been started to spread from China namely Corona virus. It causes fatalities globally and WHO has been declared as pandemic in the whole world. There are different methods which can fit such types of values which obtain peak and get flattened by the time. The main aim of the paper is to find the best or nearly appropriate modeling of such data. The three different models has been deployed for the fitting of the data of Coronavirus confirmed patients in Pakistan till the date of 20^th November 2020. In this paper, we have conducted analysis based on data obtained from National Institute of Health (NIH) Islamabad and produced a forecast of COVID-19 confirmed cases as well as the number of deaths and recoveries in Pakistan using the Logistic model, Gompertz model and Auto-Regressive Integrated Moving Average Model (ARIMA) model. The fitted models revealed high exponential growth in the number of confirmed cases, deaths and recoveries in Pakistan.