• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.111-121
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• 2014

본 연구는 지난 20여년 간의 시계열 광고비 자료를 근거로 향후 5년 간 우리나라의 연도별 총 광고비와 6대 광고매체의 광고비를 계량적 통계 분석을 통하여 예측해 보고자 하였다. 제일기획에서 발간한 광고연감 자료를 사용하여 계량적 분석을 통해 추정한 결과, 2018년 우리나라의 총 광고비는 10조 8730억원을 기록할 것으로 전망되었다. 6대 매체별 광고비는 단순회귀법, 지수평활법, SUR회귀법 등 3가지 방법으로 예측하였다. 연구결과를 바탕으로 광고학계와 광고실무계에 어떤 시사점이 있는 가를 논의하였다는 점에서 연구의 가치가 있다고 하겠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.833-836
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• 2012

최대수요전력 관리 장치는 현재 사용전력을 모니터링하여 예측 전력을 계산해 수용가에서 설정한 목표전력을 초과하지 않게 부하를 제어하는 장치이다. 부하의 제어는 예측된 최대수요전력이 목표전력을 초과할 경우 경보를 발생하고 부하를 차단하는 방식을 사용하기 때문에 최대수요전력에 대한 정확한 예측이 중요하다. 전력 변동이 심한 수용가에서는 기존의 예측 방법을 사용할 경우 최대수요전력 관리가 안정적이지 못하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대수요전력 예측 방법 및 지수평활방법을 살펴보고 칼만 필터를 사용한 예측 방법을 제안한다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1601-1607
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• 2016

오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.

• 대한산업공학회지
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• 제28권1호
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• pp.63-75
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• 2002

To improve the efficiency of the electric power generation, monthly maximum electric power consumptions for a next one year should be forecasted in advance and used as the fundamental input to the yearly electric power-generating master plan, which has a greatly influence upon relevant sub-plans successively. In this paper, we analyze the past 22-year hourly maximum electric load data available from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and select necessary data from the raw data for our model in order to reflect more recent trends and seasonal components, which hopefully result in a better forecasting model in terms of forecasted errors. After analyzing the selected data, we recommend to KEPCO the Winters' multiplicative model with decomposition and exponential smoothing technique among many candidate forecasting models and provide forecasts for the electric power consumptions and their 95% confidence intervals up to December of 1999. It turns out that the relative errors of our forecasts over the twelve actual load data are ranged between 0.1% and 6.6% and that the average relative error is only 3.3%. These results indicate that our model, which was accepted as the first statistical forecasting model for monthly maximum power consumption, is very suitable to KEPCO.

• 전기학회논문지
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• 제67권11호
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• pp.1562-1569
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• 2018

Sensor readings always have a certain degree of randomness and fuzziness due to its intrinsic property, other electronic devices in the circuitry, wires and the rapidly changing environment. In an electrical control system, such readings will bring instability in the system and other undesired events especially if the signal hovers around the threshold. This paper proposes a Gaussian-based statistical approach in stabilizing the output through sampling the sensor data and automatic tuning the threshold to the range of multiple standard deviations. It takes advantage of the Central limit theorem and its properties assuming that a large number of sensor data samples will eventually converge to a Gaussian distribution. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in completely stabilizing the outputs over known filtering algorithms like Exponential smoothing and Kalman Filter.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.17-22
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• 2013

Fuzzy linear regression method has been used for short-term load forecasting of the special day in the previous researches. However, considerable load forecasting errors would be occurring if a special day is located on Saturday or Monday. In this paper, a new load forecasting method for the consecutive holidays is proposed with the consideration of the power demand variation rate. In the proposed method, a exponential smoothing model reflecting temperature is used to short-term load forecasting for Sunday during the consecutive holidays and then the loads of the special day during the consecutive holidays is calculated using the hourly power demand variation rate between the previous similar consecutive holidays. The proposed method is tested with 10 cases of the consecutive holidays from 2009 to 2012. Test results show that the average accuracy of the proposed method is improved about 2.96% by comparison with the fuzzy linear regression method.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.229-239
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• 2018

본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.216-222
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• 2020

The purpose of this study was to predict the performance of female weightlifters using time series analysis. Based on this purpose, a time series analysis was used to calculate the performance prediction model for women(58kg) among the domestic women weightlifters who participated in the Olympics. As a result of creating time series data based on 10 years of record and then evaluating the sequential charts of each athlete group, the female athletes' records did not show any seasonality or difference. In addition, after examining the independence of the data through the creation of a time series model, it was shown that the models produced conformed to the criteria for compliance and that there was no difference in the data, but there was a trend. Accordingly, Holt linear trend analysis of the exponential smoothing model was applied. As a result of deriving the prediction model of the athletes through this process, it was found that the women (58kg) who participated in the Olympics continued to improve within the range of 166.11kg to 184.1kg.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.185-192
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• 2006

인터넷 웜과 같은 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, 인터넷 웜과 DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWIB로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base) 객체를 지수평활법을 적용하여 예측치 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별한다.