The purpose of this study was to analysis water quality monitoring data and to estimate future trends using ARIMA model of time series analysis. Water quality data in Chin yang reservoir were used with monthly monitoring interval during past 7 years. The variations of water quality parameters with periodicity and trend could be estimated by multiplicative ARIMA models and the statistical tests showed a good agreement with the observed data. Therefore, the monthly values of water quality parameters could be forecasted using these models.
The transfer function was introduced to establish the prediction method for the DO concentration at the intaking point of Kongju Water Works System. In the mose cases we analyze a single time series without explicitly using information contained in the related time series. In many forecasting situations, other events will systematically influence the series to be forecasted(the dependent variables), and therefore, there is need to go beyond a univariate forecasting model. Thus, we must bulid a forecasting model that incorporates more than one time series and introduces explicitly the dynamic characteristics of the system. Such a model is called a multiple time series model or transfer function model. The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intaking station of Kongju city waterworks in Keum river system. The performance of the multiplicative ARIMA model and the transfer function noise model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the transfer function noise model lead to the improved accuracy.
항만산업의 발전은 저렴하고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 함으로써 자국 경제발전을 지원하는 기능을 하는 동시에 독립된 산업으로 부가가치 및 고용창출을 기대할 수 있다. 그러나 국내 주요 항만들은 대내의적인 여건의 변화로 항만교역량 증가세가 둔화되고 있으며 국내 항만의 여건악화는 일시적인 현상이라기보다는 구조적인 현상이라는 점에 문제의 심각성이 있다. 즉, 향후 주요 항만들의 교역량 증가세가 회복될 가능성이 크지 않다는 것이 일반적인 견해이며, 역내 물류중심 기능을 수행할 수 있을 것인지에 대한 회의론 마저 대두되고 있는 실정이다. 항만개발에 소요되는 시간과 재원은 막대하다. 특히 신항개발의 경우 최소 10년 이상의 장기수요 전망 하에 개발계획의 수립이 이루어진다. 따라서 개발계획의 기본이 되는 교역량의 예측의 중요성은 최근 교역량과 관련한 대외적인 환경 변화에 따라 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이처럼 산업이 고도화되고 구조도 급격히 변화되고 있는 시대 흐름에 비추어 정확한 물동량예측은 유용하게 이용될 수 있다. 따라서 본고에서는 승법계절 ARIMA모형을 이용하여 국내항만과 중국항만간의 교역량 변화를 예측해보고, 이러한 예측을 통하여 우리나라 항만의 역할과 경쟁력을 갖추기 위한 필요성이 제기됨에 따라 항만의 교역량 중대를 위한 항만활성화 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 단변량 시계열분석 중에서 계절 ARIMA 모형을 이용하여 제주공항의 여객수요 예측과 그에 따른 효율적인 운영관리 방안을 제시하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 사용된 시계열데이터는 2003년 1월부터 2011년 12월까지의 월별데이터이며, 관찰 수는 108개이다. 분석결과, 최적모형으로 계절 ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12 모형이 선정되었으며, 제주공항의 여객수는 지속적으로 증가할 것으로 나타나고 있으며, 2013년에는 1년에 2천만명을 넘어설 것으로 예측되었다.
The study uses a seasonal ARIMA model to forecast the number of tourists of Yeongdeok in an uni-variable time series. The monthly data for time series were collected ranging from 2006 to 2011 with some variation between on-season and off-season tourists in Yeongdeok county. A total of 72 observations were used for data analysis. The forecast multiplicative seasonal ARIMA(1,0,0)$(0,1,1)_{12}$ model was found the most appropriate one. Results showed that the number of tourists was 10,974 thousands in 2012 and 13,465 thousands in 2013, It was suggested that the grasping forecast model is very important in respect of how experts in tourism development in Yeongdeok county, policy makers or planners would establish strategies to allocate service in Yeongdeok tourist destination and provide tourism facilities efficiently.
본 논문에서는 VBR(Variable-Bit-Rate) 트래픽의 비선형적이고 버스티한 특성을 모델화 한 GOP ARIMA(ARIMA for Group Of Pictures) 모델을 칼만 필터 알고리즘을 이용하여 실시간으로 예측하는 기법을 제안한다. 칼만 필터를 이용한 예측 기법은 GOP ARIMA의 상태공간 모델링 과정과 향후 N초 간의 트래픽을 예측하는 과정으로 구성된다. 실험을 위해 GOP의 크기가 각각 15인 세 가지 종류의 MPEG VBR 트래픽(뉴스, 드라마, 스포츠)을 제작하였고, 칼만 필터를 이용한 세 가지 종류의 트래픽의 예측 결과를 선형 예측법과 이중 지수 평활법을 이용해 예측한 결과와 비교해 예측 성능이 상대적으로 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 예측값에 신뢰 구간을 설정하는 신뢰 구간 분석법을 통해 트래픽 관점에서 장면 변화를 예측하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 칼만 필터 기반의 예측 알고리즘은 MPEG 기반 VBR 트래픽을 비롯한 기타 인터넷 트래픽을 실시간으로 예측하는 방법과 이를 이용해 인터넷 서버의 설계 및 자원 할당 정책 등을 위한 트래픽 엔지니어링 연구에 기여할 수 있을 것이다.
The stochastic variance and structures of time series data on air quality were examined by employing the techniques of autocorrelation function, variance spectrum, fourier series, ARIMA model. Among the air quality properties of atmosphere, SO$_{2}$ is one of the most siginificant and widely measured parameters. In the study, the air quality data were included hourly observations on SO$_{2}$ TSP and O$_{3}$. The data were measured by automatic recording instrument installed in Kwanghwamoon during February and March in 1991. The results of study were as follows 1. Hourly air quality series varied with the domiant 24 hour periodicity and the 12 hour periodic variation was also observed. 2. The correlation coefficients between SO$_{2}$ and O$_{3}$ is -0.4735. 3. In simulating or forecasting variation in SO$_{2}$ ARIMA models are on a useful tools. The multiplicative seasonal ARIMA (1, 1, 0) (0, 2, 1)$_{24}$ model provided satisfactory results for hourly SO$_{2}$ time series.
COVID-19 팬데믹 초기에 한국의 와인시장은 다른 나라들과 마찬가지로 상당히 위축되어 있었다. 하지만 팬데믹 직후 한국의 수입 와인소비는 2020년 한 해 69.6%나 증가하였다. 이는 해외 여행금지로 와인이 국내에서만 소비되고 보복 소비와 홈술로 인해 고가 와인의 판매가 증가한 것에 기인한다. 그러나 코로나가 끝난 2022년부터 한국의 와인시장은 큰 폭으로 다시 위축되기 시작하였다. 그러므로 본 연구는 와인과 관련된 사업자들에게 향후 10년 뒤, 2032년까지 수입와인 시장의 수요예측을 통해 중장기 사업계획 수립에 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 9월까지 한국무역협회가 제공한 95개의 시계열 데이터를 사용하였다. 모형의 정확도는 MAPE 값을 기초로 시험하였고, 수입와인의 전체 금액 예측은 ARIMA 모형, 전체 중량의 예측은 Winters 승법 모형을 사용해 계산하였다. 2032년까지 수입 와인시장의 전체 금액을 예측한 ARIMA 모형(MAPE=10.56%)은 와인시장 금액의 규모를 USD $1,023,619, CAGR=6.22%로 예측하였으며, 이는 2023년 대비 101% 증가한 규모이다. 반면에 중량은 Winters 승법모형(MAPE=10.03%)을 사용하여 계산하였으며, 2032년 중량은 64,691,329톤으로 CAGR=-0.61% 하락할 것으로 예측하였고, 이는 2023년 대비 15.12% 성장한 것이다. 결론적으로 한국 수입와인 시장은 최근의 하락세에도 불구하고 꾸준히 성장할 것이며, 고급 와인시장이 이 증가의 대부분을 차지할 것으로 보인다.
호텔 연회에서 가장 중요한 정보 중 하나는 매출액 자료이다. 매출액 예측은 비용을 절감시키고 인력 배분의 효율성을 증가시키고 급변하는 환경에서 경쟁하는 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 정보를 제공한다. 본 연구는 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 호텔 연회장의 매출액을 예측하였다. 분석을 위해서 사용한 자료는 서울 소재 GI 호텔 연회장의 월별 매출액 자료를 사용하였으며, 분석 결과 SARIMA(2,1,3)(0,1,1)가 최종적으로 추정되었다. 본 연구의 시사점은 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모델을 호텔 연회장의 월별 매출액 자료에 적용하였다는 점과 호텔 연회 실무자들에게 참고자료로 사용할 수 있는 유용한 정보를 제공하였다는 점을 들 수 있다.
전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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