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자료유형
학술저널
저자정보
이지훈 (대구대학교 수리빅데이터학부 학생) 한혜림 (대구대학교) 윤상후 (대구대학교)
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제12호
발행연도
2020.1
수록면
87 - 95 (9page)

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인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.
#인천공항 #시계열 모형 #지수평활법 #SARIMA #PROPHET

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Y. Lee / Incheon Airport, Expects losses this year due to COVID19 impact google schola 홍지숙 / 2018 / 시계열 빅데이터를 활용한 김해공항 항공수요예측 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 8(12):899~908 dbpia 윤성욱 / 2014 / 항공 수요예측 및 고객 수하물 컨베이어 확장 모형 연구 : 인천공항을 중심으로 / 대한교통학회지 32(4):401~409 dbpia 홍지숙 / 2019 / 시계열 자료를 이용한 항공 수요예측 -대구국제공항을 중심으로- / 관광연구 34(3):61~77 google schola 김경범 / 2012 / 계절 ARIMA 모형을 이용한 제주공항 여객 수요예측 및 효율적 운영에 관한 연구 / 한국산학기술학회논문지 13(8):3381~3388 dbpia

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