Earticle

현재 위치 Home

고속도로 실시간 데이터를 활용한 GRDP Nowcasting

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2025 한국겨영정보학회 추계학슬대회 (2025.10)바로가기
  • 페이지
    pp.163-167
  • 저자
    강경태, 김성재, 조용복
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A476025

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

4,000원

원문정보

초록

한국어
본 연구는 고속도로 실시간 통행 데이터를 활용하여 지역내총생산(GRDP)을 고빈도 추정하는 Nowcasting 을 진행한다.. 한국의 물류·통근 구조가 고속도로 중심이라는 점에 착안하여, 영업소·구간 단위 TCS/검지기 자료(5–15분)로부터 차종(1–6종)별 일별 통행량, 속도·혼잡도, 주말·야간 패턴, 시·도 경계 기준 유입·유출 흐름을 구축하고 월 단위로 집계하였다. 동적 요인 모형(DFM)에 EM 알고리즘과 칼만 필터를 결합하여 혼합주기·결측·ragged-edge 문제를 상태공간 틀에서 일관 처리하고, 연도별 공표되는 GRDP는 표준적 집계 제약으로 연결하였다. 16개 시·도를 대상으로 지역 거시 경제변수 기반 대비 실시간 고속도로 데이터를 추가한 확장 모형의 예측 오차(RMSE, MAE)를 축차 업데이트로 비교한다. 예비 분석과 선행문헌을 감안할 때, 화물 중심 차종(3–6종)과 야간·주말 지표는 제조·서비스 지역에서 각각 높은 민감도를 보여 전환 국면의 조기 포착에 기여할 것으로 기대된다.

목차

Abstract
Introduction
Related Works
2.1 GRDP(Gross Regional Domestic Product)
2.2 기존 Nowcasting 방법론
Methods
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 연구 분석결과
Ⅴ. 연구결과 및 시사점
Reference

키워드

GRDP Nowcasting 동적 요인 모형 고속도로 통행량 EM 알고리즘 칼만 필터 ragged-edge

저자

  • 강경태 [ 동아대학교 경영정보학과 ]
  • 김성재 [ 동아대학교 경영정보학과 ]
  • 조용복 [ 동아대학교 경영정보학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

이 권호 내 다른 논문 / 한국경영정보학회 정기 학술대회 2025 한국겨영정보학회 추계학슬대회

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장