• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.1-10
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• 2013

본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.

• 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.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권1호
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• pp.9-17
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• 2013

Purpose: The goal of this study was to develop a methodology for the demand forecast of tractor, riding type rice transplanter and combine harvester using an ARIMA (autoregressive integrated moving average) model, one of time series analysis methods, and to forecast their demands from 2012 to 2021 in South Korea. Methods: To forecast the demands of three kinds of machines, ARIMA models were constructed by following three stages; identification, estimation and diagnose. Time series used were supply and stock of each machine and the analysis tool was SAS 9.2 for Windows XP. Results: Six final models, supply based ones and stock based ones for each machine, were constructed from 32 tentative models identified by examining the ACF (autocorrelation function) plots and the PACF (partial autocorrelation function) plots. All demand series forecasted by the final models showed increasing trends and fluctuations with two-year period. Conclusions: Some forecast results of this study are not applicable immediately due to periodic fluctuation and large variation. However, it can be advanced by incorporating treatment of outliers or combining with another forecast methods.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-91
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• 2011

예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.293-299
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• 2009

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.819-821
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• 2005

Since the System Marginal Price (SMP) is a vital factor to the market entities who intend to maximize the their profit, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. In a electricity market, the short-term trading between the market entities can be generally affected a short-term market price. Therefore, the exact forecasting of SMP can influence on the profit of market participants. This paper presents a methodology of day-ahead SMP foretasting using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed using historical data of SMP in 2004.

• 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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.111-120
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• 2011

최근 도심지 고밀화에 따른 공간의 효율적 이용이 요구됨에 따라 대규모의 고층 사무공간이 증가하고 있으며, 이와 함께 주거, 상업, 문화 등 다양한 기능을 밀접하게 연관시킨 고층 복합시설도 점차 늘어가고 있다. 이러한 대형 건설, 프로젝트는 긴 공사기간이 소요되어 공사비 예측이 쉽지 않으며, 막대한 비용이 투입되기 때문에 비용 예측의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 이러한 상황에서 최근 극심한 경제변화에 따른 건설자재가격의 변동은 자재비를 포함한 공사비 예측을 어렵게 만드는 주요 원인이다. 따라서 본 연구는 건설자재단가 시계열자료를 활용, 미래의 자재단가 예측을 위한 시계열모델을 구축하고 복잡한 모델 프로세스를 간소화하는 자재별 최적 예측모델 도출시스템을 구축한다. 또한 Building Information Modeling(BIM)의 접근을 통해 자재의 투입시기 및 투입물량을 분석, 시계열모델을 통해 예측한 자재단가 예측 값과 조합함으로써 총 자재비를 포함하는 BIM기반 공사원가 예측 시계열모델을 제시한다. 본 연구는 시계열모델의 하나인 Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)모델에 대한 예측력 비교를 통해 자재단가 예측을 위한 적합모델을 도출하였다. BIM기반의 원가예측 시계열모델은 자재의 투입시기별 자재단가 변동치를 예측함으로써 급변하는 경제 환경 변화에 대처할 수 있는 도구가 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.809-824
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• 2009

한정된 기간의 짧은 유출량 기록을 갖는 댐 유역에서의 수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 상대적으로 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역의 시계열 수문인자 예측을 통한 유출모의의 적용으로 수자원의 중 장기 전략수립에 도움이 되리라 사료된다.