선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 예를 들어 2가지의 예측방법 A와 B에 대해 Var(수요예측값)A + Bias2A > Var(수요예측값)B + Bias2B의 관계를 나타낼 경우, MSE 측면에서 예측방법 B가 예측방법 A에 비해 우수함을 알 수 있다. 따라서 간헐 수요에 대하여 수요예측값들의 분산을 줄이고(minimize Var(수요예측값)), 이와 동시에 실제 수요의 평균에 근사(minimize Bias2)하는 수요예측 방법을 개발할 필요가 있으며, 본 연구의 목적 또한 이러한 접근법을 통해 간헐 수요에 대한 효율적인 수요예측 방법론을 개발하는 것이다.
- 따라서 본 연구에서는 bias를 일정한 수준으로 유지하면서 Var(수요예측값)를 줄일 수 있는 예측방법을 개발하는 것을 본 과제의 핵심 목표로 설정하고 있으며, 이러한 목표의 달성을 위하여 combining forecasting 기법을 활용하는 접근법을 사용하고자 한다.
- Empirical data를 통해 실험한 기존 논문들의 결과를 살펴보더라도, 각 예측방법의 성능은 실험데이터의 특성이나 종류, 평가척도 등에 따라 각기 상이한 결과를 보이며, 어느 하나의 예측방법이 일관되게 좋은 결과를 보이지는 못하는 것을 알 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고, 보다 robust한 예측결과를 도출하기 위해 본 연구에서는 combining forecasting을 통한 수요예측 방법을 제안한다.
- 본 논문에서 제안하는 수요예측 기법은 제한된 이론적인 가정하에서의 최적해를 구하고자 하는 것이 아니라, 다양한 현실적인 조건하에서 robust한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 수요예측 방법론의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 우선 간헐 수요에 대해 우수성이 입증된 기존의 수요예측 기법인 Croston 예측방법이나 SBA(Syntetos-Boylan approximation)의 단점을 분석하고 이를 극복할 수 있는 다양한 방법을 모색하며, 이를 토대로 새로운 수요예측 기법을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 간헐 수요(intermittent demand)에 대한 수요예측 방법론을 제안하고자 한다. 수요예측에 관한 연구 가운데 그동안 그 중요성에 비하여 간과되어져 온 분야 가운데 하나가 바로 간헐 수요에 대한 수요예측이다.
- 본 연구에서는 SES, SMA, SY 등의 unbiased한 예측방법들을 조합하여 이들의 평균값을 예측에 활용하는 방식의 combining forecasting을 통해 수요예측 값의 변동폭을 줄이면서도 bias를 최소화는 접근방법을 사용하고자 한다. Combining forecasting 또는 composite forecasting은 어떠한 예측방법이 적합한지 확실하지 않을 경우이거나 또는 큰 예측오차를 발생하는 것을 방지하기 위한 목적으로 사용할 경우 우수한 결과를 보이는 것으로 알려져 있다.
- 본 연구에서는 combining forecasting 접근방법을 사용하는 수요예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 수요예측 기법은 SES(single exponential smoothing)를 통해 exponentially smoothed된 데이터에 대해서 SES를 다시 한 번 적용하는 double exponential smoothing과 유사한 접근방식을 의미한다.
- 본 연구에서는 수요예측에 관한 연구 가운데 그동안 그 중요성에 비하여 간과되어져 온 분야 가운데 하나인 간헐 수요에 대한 연구한다. 제안하는 수요예측 기법은 제한된 이론적인 가정하에서의 최적해를 구하고자 하는 것이 아니라, 다양한 현실적인 조건하에서 robust한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 수요예측 방법론의 개발을 목표로 한다.
- 즉 실제 수요데이터가 아닌 SES, SMA, SY 등의 unbiased한 예측방법으로 예측된 데이터를 SBA나 Croston 예측방법의 입력데이터로 사용하는 접근방법을 통해 수요예측 값의 변동폭, 즉 Var(수요예측값)을 감소시키면서 biasness를 일정수준 이하로 유지하도록 한다. 이를 통해 특히 MSE(mean squared error) 측면에서 매우 우수한 성능을 보이면서도 다른 평가척도 들에 대해서도 우수한 성능을 보이는 robust한 예측방법을 제안하는 것을 주요한 목표로 하고 있다.
- 본 논문에서 제안하는 수요예측 기법은 제한된 이론적인 가정하에서의 최적해를 구하고자 하는 것이 아니라, 다양한 현실적인 조건하에서 robust한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 수요예측 방법론의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 우선 간헐 수요에 대해 우수성이 입증된 기존의 수요예측 기법인 Croston 예측방법이나 SBA(Syntetos-Boylan approximation)의 단점을 분석하고 이를 극복할 수 있는 다양한 방법을 모색하며, 이를 토대로 새로운 수요예측 기법을 제안하고자 한다.
가설 설정
- 그는 기본적으로 수요는 Bernoulli process에 따라 발생하는 것으로 가정하였으며, 수요예측을 ‘0이 아닌 수요의 예측값(zt)’과 ‘수요발생 간격의 예측값(pt)’인 2가지 부분으로 분리하고 각각의 값을 single exponential smoothing을 사용하여 예측하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.