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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
하준수 (인하대학교) 임채환 (인하대학교) 조광휘 (인하대학교) 하헌구 (인하대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제37집 제3호
발행연도
2021.9
수록면
1 - 17 (17page)
DOI
10.38121/kpea.2021.09.37.3.1

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

머신러닝 기법을 활용한 단기 물동량 예측 방법 연구 : CART(Classification And Regression Tree) 기법의 적용
하준수 학술석사과정 2022.01 학위논문

2021

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하준수 ,  임채환 ,  조광휘 외 1명 한국항만경제학회지 2021.09 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 ‘22.5%’ 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.
#port volume forecasting #data mining #CART #daily demand forecasting #항만 물동량 예측 #데이터마이닝 #일별 수요예측

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 모형
Ⅳ. 실증분석 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Doo-hwan Kim / 2020 / Forecasting the Container Volumes of Busan Port using LSTM / Journal of Korea Port Economic Association 36(2):53~62 Crossref 김창범 / 2015 / 개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 해상운송 물동량의 예측 / 한국항만경제학회지 31(1):69~84 dbpia 김종길 / 2011 / A Study on forecasting container volume of port using SD and ARIMA / 한국항해항만학회지 35(4):343~349 dbpia Kyung-Chang Min / 2014 / Forecasting the Korea's Port Container Volumes With SARIMA Model / Journal of Korean Society of Transportation 32(6):600~614 Crossref 손용정 / 2012 / 의사결정나무분석을 이용한 컨테이너 수출입 물동량 예측 / 한국항만경제학회지 28(4):193~207 dbpia

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