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첨단기술정보

퍼지 타임시리즈를 이용한 미래 예측방법

전문가 제언: 예측 활동(Forecasting activities)은 인간의 일상생활에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그간 시계열 예측방법(Time series forecasting approaches)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 예를 들어, 증권거래소의 증시상황에 대한 시계열 분석 같은 경우 분석시간, 접근성 및 정확도 등과 같은 모든 시계열 예측정보를 사용하여 분석한다. 또한 일일 증권거래량이나 재고 인덱스로부터 주가에 대한 객관적인 지표를 생성하기도 한다. 1995년 Song, Leland 및 Chissom에 의해, 2000년 Nguyen과 Wu에 의해 연구된바 있는 퍼지집합(Fuzzy set)이나 퍼지 수(Fuzzy number)를 사용하여 이러한 유형의 시계열에서 발견된 모델을 관찰하는 기법이 있다. 이들은 모두 1965년 Zadeh가 연구한 퍼지집합이론(Fuzzy set theory)에 그 기본을 두고 있다. 이러한 연구를 통해 퍼지시계열에 대한 연구목표와 접근방법을 연구함으로써 미래 예측모델링에 적용되고 있다.