인공신경망에 의한 시계열자료의 수요예측 = (A) comparative study of time series forecasting by artificial neural networks

국문 초록 (Abstract)

정보화시대를 살고 있는 우리에게는 수많은 정보와 자료들이 주어진다. 우리는 이러한 정보와 자료들을 정리 요약하여 나름대로의 의사결정을 행하고 있다. 이러한 과정에서 인간에게 있어서 가장 큰 관심사는 미래에 대한 예측일 것이다.기업에서는 시장 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위하여 소비자가 필요로 하는 것을 예측할 필요성이 있다. 특히 생산량의 규모가 커짐에 따라 기업의 이익을 최대화하기 위하여 소비자들의 수요를 정확히 예측하여 수요에 따른 판매량을 미리 추계하여 재고량을 줄이거나 결품을 방지하기 위하여 많은 방법이 적용되고 있다. 정확한 수요예측의 결과는 기업에서는 소비자가 필요로 하는 적절한 공급량을 결정함으로써, 결품과 재고로부터 발생하는 비용을 줄일 수 있게 되고 소비자는 필요로 하는 제품을 언제든지 획득할 수 있는 경제활동의 서비스를 보장받게 된다. 미래에 대한 정확한 예측이 이루어진다면 이를 바탕으로 우리는 앞으로의 계획을 합리적으로 설계하고 손실을 최소화할 수 있는 대처 방안을 마련할 수 있다.예측을 하기 위해서는 일정한 정보와 자료를 수집하여 여러 가지 예측방법을 통하여 결과를 얻어내게 되는데 이 연구에서는 전통적인 시계열분석법인 이동평균법과 지수평활법, 그리고 인공신경망모형의 순환(Recurrent)신경망모형을 모두 사용하여 시계열자료에 의하여 주어진 상황을 예측하고자 하였다. 특히 인공신경망 모형 중에 엘만과 조단의 두 순환신경망모형을 사용하므로써 연구의 엄밀성을 높이고자 시도하였다.