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학술논문

ARIMA모형과 DLM을 이용한 테러 발생 건수 예측

이용수 23

영문명
Forecasting the number of terrorism using ARIMA and dynamic linear models
발행기관
한국테러학회
저자명
전영은(Yeongeun Jeon) 강석복(Suk-buk Kang) 서정인(Jung-In Seo)
간행물 정보
『한국테러학회보』제13권 제2호, 102~114쪽, 전체 13쪽
주제분류
사회과학 > 행정학
파일형태
PDF
발행일자
2020.06.30
4,360

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

오늘날 세계는 테러의 위협에 심각한 피해를 보고 있다. 테러로 인한 행위는 재산 및 인명 손실 등 직접적 피해뿐만 아니라 세계 경제시장에도 악영향을 미치게 된다. 전쟁 수준을 능가하는 테러는 끊임없이 발생하고 있으며, 이로 인해 2018년에는 1만5천952명이 사망하였다. 2014년 테러 발생 건수와 사망자 수가 최고치를 기록한 이후 감소세를 보인다고 하지만 여전히 피해는 심각한 수준이다. 게다가 과학과 기술의 발달로 인해 테러의 공격 유형들이 더욱더 다양한 양상을 보이며, 테러의 수단 또한 진화하고 있다. 이는 국가안보를 위협하는 심각한 공격으로써 세계가 대재앙에 직면할 수 있음을 나타낸다. 본 연구에서는 National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism의 Global Terrorism Database (GTD) 자료를 이용하여 테러에 대한 다양한 시각화를 통해 테러의 심각성을 인지하고 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)모형과 DLM(Dynamic Linear Model)을 이용하여 테러 발생 건수를 예측하는 것에 초점을 두었다.

영문 초록

Today, the world is severely damaging by the threat of terrorism. Terrorism is not only directly damage such as property and loss of lives, but also indirectly bad affect the global economic. Terrorism that exceeds the level of war continues to occur and 15,952 people died in 2018. After the number of terrorist attacks and deaths in 2014 are recorded peak value, these values have been declined. However, the damage is still serious. Furthermore, the development of science and technology results in various forms of terrorism and the means of terrorism are evolving. This is an opportunity to increase the success rate of terrorism which threats national security and it indicates that the world could face a catastrophe. This study focuses on recognizing the seriousness of terrorism and forecasting the number of terrorism based on autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and dynamic linear model (DLM). The used data is the Global Terrorism Database (GTD) produced by National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism. Looking at the data, terrorism has increased from 1970 to 2017. Many people died from 2012 to 2017, especially, the highest number of deaths occurred in 2014. The results for observed data indicate that the estimated ARIMA(0,1,2) model and DLM are well fitted for the used data, and that DLM is better model than ARIMA(0,1,2) model in terms of uncertainty.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석기법
Ⅲ. GTD 분석
Ⅳ. 결론

키워드

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APA

전영은(Yeongeun Jeon),강석복(Suk-buk Kang),서정인(Jung-In Seo). (2020).ARIMA모형과 DLM을 이용한 테러 발생 건수 예측. 한국테러학회보, 13 (2), 102-114

MLA

전영은(Yeongeun Jeon),강석복(Suk-buk Kang),서정인(Jung-In Seo). "ARIMA모형과 DLM을 이용한 테러 발생 건수 예측." 한국테러학회보, 13.2(2020): 102-114

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