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한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.1, 2014년, pp.131 - 136
이재현 (동명대학교 자율전공학부)
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In this paper, we develop a fashion products demand forecasting algorithm using ARIMA model and Wavelet Neural Networks model. To show effectiveness of the proposed method, we analyzed characteristics of time-series data collected in "H" company during 2008-2012 and then performed the proposed metho...
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| ARIMA 모형은 어떠한 경우에 사용하는가? | 시계열 분석법 중에서 가장 정교한 예측 기법 중의 하나인 ARIMA 모형은 이산적 혹은 연속적 시계열을 모형화하고 예측하는데 사용되며, AR 모형과 MA 모형을 일관성 있게 통합한 것이다. 이 방법은 경험과 직관을 최소화하여 모형 확립을 위한 시행착오를 최대한으로 제거한 합리적 방법이라고 할 수 있다. | |
| 기업에서 의사결정이 매우 중요한 이유는? | 오늘날 기업은 끊임없이 중요한 의사결정을 진행하고 있다. 이러한 의사결정은 기업의 성장과 조직의 발전을 위하여 미래의 환경 변화에 대한 복잡성과 불확실성에 유연하게 대처할 수 있기 때문에 매우 중요하다. 특히 미래의 시장수요를 예측한다는 것은 기업의 활동에서 생산계획, 재무계획, 인원계획 및 마케팅 계획, 구매계획 등의 기초가 되는 매우 중요한 활동이라고 할 수 있다. | |
| 본 논문에서 기존의 신경회로망의 어떤 문제점 때문에 웨이블렛 신경회로망을 사용하려고 하는가? | 특히 신경회로망은 애매하고 불완전한 화상, 음성, 문자 등의 패턴 인식과 특징 추출 및 예측, 제어 분야 등에서도 이용되고 있으며 연구 결과를 통해서 우수한 성능을 나타내고 있다[7-8]. 하지만, 신경회로망의 입력층과 은닉층 및 출력층의 뉴런의 개수에 따라 학습 속도와 초기 연결 강도 설정 문제 등을 가질 수 있다. 웨이블렛 신경회로망은 신경회로망의 단점인 학습속도를 해결하면서 우수한 패턴 분류와 예측 특성을 보이는 것으로 알려져 있다[8]. |
S. Moon and T. Ha, "A Study on Long-term Demand Forecasting Model of New Technology Products," Institute for Finance & Knowledge, vol. 5, no. 2, 2007, pp. 255-281.
Y.-W. Kim and E.-H. Son, "Forecasting Demand For Gyeongju Tourist By Seasonal ARIMA Model," The J. of The Korean Academic Society of Hospitality Administration, vol. 15, no. 1, 2006, pp. 309-326.
K.-S. Song and C.-K. Lee, "A Comparison of Accuracy among Tourism Forecasting Models," The J. of The Korean Tourism Research Association, vol. 20, no. 2, 2006, pp. 351-369.
W.-S. Shim, "A Empirical Study on the Demand Forecasts of Sales by the ARIMA Model in a B2C," The J. of Commodity Science, vol. 33, 2004, pp. 215-240.
D.-B. Jung, "Demand Forecasting Of Time Series," Hannarae Publishing Co., 2009, pp. 22-122.
H.-J. Jeong, H.-K. Lee, "Comparison of the BOD Forecasting Ability of the ARIMA model and the Artificial Neural Network Model," The J. of The Korean Environmental Health Sciences, vol. 28, no. 3, 2002, pp. 19-25.
J.-S. Choi, "Voiced-Unvoiced-Silence Detection Algorithm using Perceptron Neural Network," The J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 2, 2001, pp. 237-242.
J.-H. Lee, "The Study on Position Control of Nonlinear System Using Wavelet Neural Network Controller," The J. of The Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, vol. 12, no. 12, 2008, pp. 2366-2370.
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