Prophet 모형을 이용한 정보시스템 접속 건수 예측에 관한 연구

A study on predicting the number of accesses to information systems using the Prophet model

정부의 정보화 예산을 지원받고 있는 건설기술정보시스템도 업무 성과 진단을 받기 위해서는 정확한 성과 목표 설정이 중요하다. 본 연구는 시스템 접속 건수를 업무 성과 지표로 정하고 최근 2년간의 접속 건수를 예측하고자 하였다. 이를 위해 2025년 1월부터 2026년 12월까지 접속 건수를 수집하였고, 수집한 데이터가 비정상적 추세형 시계열 데이터라고 판단하였다. 계량 경제학에서 시계열 데이터의 특성에 대표적으로 사용하는 ARIMA 모형, GARCH 모형 및 Prophet 모형을 선정하였다. 이들 모형을 적용하여 2025년과 2026년 간의 접속 건수의 예측치와 변동성을 구하였다. 예측치를 가지고서 ARIMA 모형과 Prophet 모형을 비교하였다. 접속 건수에 대해서는 Prophet 모형이 ARIMA 모형보다 좀 더 통계적으로 유의미한 것을 확인하였다. 또한, GARCH 모형을 적용하여 예측치의 변동성 특성을 분석하였다. 접속 건수처럼 일정한 수준으로 증감하는 추세형 시계열 데이터는 변동성을 추정할 수 있으나 변동성의 강도와 지속성을 반영하는 데에는 유의하지 않다는 결과를 얻었다.

Even for the Construction Technology Information System, which receives support from the government's informatization budget, accurate performance target setting is crucial for assessing performance. This study defined the number of system accesses as a performance indicator and aimed to predict the number of accesses over the past two years. To achieve this, accesses were collected from January 2025 to December 2026 and determined to be non-stationary trend-type time series data. The ARIMA, GARCH, and Prophet models, which are representative models used in econometrics to characterize time series data, were selected. These models were applied to obtain forecasts and volatility of accesses between 2025 and 2026. The forecasts were compared between the ARIMA and Prophet models. The Prophet model was found to be more statistically significant than the ARIMA model for accesses. Furthermore, the GARCH model was applied to analyze the volatility characteristics of the forecasts. We found that trend-type time series data, such as the number of connections, which increase and decrease at a constant level, can estimate volatility, but are not significant in reflecting the intensity and persistence of volatility.