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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신의섭 (Soonchunhyang Univ) 양동헌 (Incheon International Airport Corp) 손세창 (Incheon International Airport Corp.) 허문행 (Anyang Univ) 백석철 (Anyang Univ)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제21권 제1호
발행연도
2017.3
수록면
13 - 23 (11page)

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공항의 안정적인 운영을 위하여 승객의 단기예측은 매우 중요하다. 본 논문에서는 인천공항의 출입국자 예측을 위하여 출입국자의 대부분을 차지하는 한국인과 중국인의 출국자의 예측 모델링을 수행하였다. 예측 모델링 정확도 향상을 위해 네이버와 바이두 검색 트렌드 데이터를 활용하였다. 출국자 수들과 관련 검색 트렌드 데이터 간 Granger Causality 테스트를 수행하여 상관관계가 있음을 확인하였다. “출국자 수“ 단독으로 예측하는 것보다 “출국자 수”와 “검색어 트렌드” 자료를 합하여 예측하는 것이 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 이는 검색이 어떤 일을 수행하기 전에 하는 행위이기 때문이고, 검색 트렌드 데이터 내에 태생적으로 예측 기재가 존재함을 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다.
#Big Data #Search Trend #Forecast Modelling #Linear Regression #Neural Network

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 인천공항 출국자 예측
Ⅳ. 실험결과 고찰
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
References

참고문헌 (18)

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[보고서] - / 2012 / A Study on Forecasting the Demand for Air Demand google schola [학술지(정기간행물)] - 김영주 / 2014 / 계절 ARIMA 모형을 활용한 저가항공 수요예측 - 국내선 제주권ㆍ내륙권 예측 비교 분석 - / 관광연구논총 26 (1) : 3 ~ 25 dbpia [학위논문] - S. Nam / 2010 / A Study on the Air Travel Demand Forecasting using Time-Series Model / Ph.D / Korea Aerospace Univ google schola [학술지(정기간행물)] - António Samagaio / 2010 / Comparative analysis of government forecasts for the Lisbon Airport / Journal of Air Transport Management 16 (4) : 213 ~ 217 Crossref [학술지(정기간행물)] - 윤지성 / 2010 / 계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구 / Communications for Statistical Applications and Methods 17 (3) : 473 ~ 481 google schola

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