안녕하세요? 다덜 오랜만입니다. 너무나 할게 없어서 후기 좀 끄적이려 들어왔습니다. (이제 무도짤을 곁들인...)
! 우선 !
저는 2023 3회차 필기 합격 후 2024 1회차 실기 합격으로 정보처리기사 취득에 성공을 했답니다!
일단 저는... 비전공자이며 6개월 간 IT 관련 수업을 받았고 정처기 이전에 adsp, sqld 를 취득한 경험이 있습니다.
지금 정처기 합격자 발표되고 한달 정도 지났는데 기순교절시논우 데스제외공내 아직도 기억나요 (사실 이거빼고 나머지는 기억 안나요)
그럼 그닥 도움되지 않을 것 같지만 일단 한번 끄적여보겠습니다.
1. 공부기간
필기 > 2주 필기 때는 프로젝트 기간이랑 겹쳐서 공부는 많이 못했던 것 같아요. 근데 지금 생각해보면 이론 후루룩 빠르게 보고 기출만 계속 돌린다면 2주면 충분했던 것 같습니다. 마지막엔 문제만 계속 푸는게 오히려 힘들었어요.
실기 > 1달 실기 같은 경우에는 그 당시 백수였던 상태라 진짜 이때 아니면 평생 못딴다라는 마인드로 정처기 공부하면서 한달을 다 보낸 것 같아요. 하루 계획표가 기상 > 밥 먹기 > 카페가서 공부하기 > 집와서 밥먹기 > 공부하기 > 잠자기 였답니다.
2. 교재
필기 > 이기적 정보처리기사 필기 절대족보 필기는 당시 시간도 없고 그래서 이론 많은 문제집 사면 다 보지도 못할게 뻔했기 때문에 이론은 간단하게 문제는 많이 나온 책으로 골랐어요. 사실 그냥 두꺼운 책 사기 싫어서 조감자씨의 교재를 따라샀답니다. 문제집이 얇아도 기출문제는 충분히 들어있어서 좋았던 것 같아요! 어차피 부족한 기출문제는 다 인터넷에 나와있어서 필기는 교재가 크게 중요하지 않다고 봅니다.
실기 > 수제비 2024 정보처리기사 실기 실기 책은 구매할 당시 엄청 고민했던 것 같아요. 분명 이것저것 엄청 따졌던 것 같은데... 지금 와보니 왜 수제비를 샀는지... 기억이 안나네요..? 근데 뭐 교재 자체는 괜찮은 것 같습니다. 두음법칙은 처음에 뭐 이런 억지가;; 하다가도 그 방법으로 외우고 있더라구요? 비전공자 기준 이론도 적당히 잘 설명되어있는 것 같았고, 문제도 충분히 수록되어 있었습니다. 이론이 너무 많아서 읽어도 읽어도 끝나지 않았던 것 같긴 한데, 저에게 합격을 가져다주었으니 추천합니다 ^ㅁ^/
3. 공부 방법 및 시험 후기
필기 > 기출이 답! 필기는 일단 이론은 한 2번 정도 읽어봤습니다. 근데 대충을 곁들인... 시간이 많이 없어서 빠르게 읽고 남은 기간엔 계속 문제만 풀었습니다. 그리고 시험을 봐본 결과 정말 외울정도로 계속 풀어보는게 답인 것 같아요. 자세히 기억은 안나는데 2020년도 기출부터 2023년도 기출까지 온라인 상에 나와있는 기출문제는 거의 다 모아서 풀었어요! 물론 책에 있는 예상문제? 같은 문제들도 전부 다 풀었습니다. 거의 일주일 정도는 문제풀기만 반복했고 그 결과...
나름 높은 점수로 합격했습니다. 4과목에서 기출문제가 많이 나와서 가장 높은 점수를 받았고 나머지 과목도 풀어봤던 문제들이 많이 나왔던 것 같아요! 결론! 기출을 풉시다.
실기 > 팁은 없지만 할 말은 많아요. 사실 실기 공부는 저에겐 팁이랄게 딱히... 이론 읽어 보고 문제 풀어보면?
이론적인 건 정말 1도 모르겠더라구요? 오히려 프로그래밍 언어 문제 푸는게 나을 정도로 이론은 암기 아니면 답이 없다고 생각하고 개념은 한 5번 정도 읽은 것 같고 문제는 거의 다 외울 정도로? 공부했습니다.
음, 그리고 수제비 카페도 정말 자주 이용했습니다! 수제비에 올려진 기출문제도 풀고 그 날마다? 1문제씩 올려주는 게시판이 있는데, 거기에 올려진 문제들 다 모아서 풀었어요. 그래서 교재에 있는 문제, 기출문제, 예상문제 등 답을 거의 다 외웠답니다.
그래서 나름 열심히 하고 이정도면 되겟지 하는 마음으로 시험장으로 갔는데... 롸? 너무 어렵더라구요? 그래도 1회차는 쉽다길래 기대했는데...
특히 프로그래밍 언어 문제가 생각보다 많이 나와서 당황했습니다. 정말 이론 문제 다 맞는거 아닌 이상 합격 못할 것 같아서 일단 이론 문제 먼저 집중해서 풀고 언어 문제 풀었던 것 같아요.
이론 문제 확실한 건 다 풀어주고 헷갈리는 문제들 다시 보는데 우선, IP 주소 문제는 일단 거르고... JOIN 종류 문제? 나름 SQL했다고 JOIN 아는데! 자연조인, 동등조인 이런건 모른단 말이에요.( 진짜 수제비 책에도 안나옴;; ) 프로그래밍 언어 문제들은 사실 지금 생각하면 어떻게 푼지 기억도 안나긴해요. 침착하고 내가 컴퓨터가 되었다고 생각하며 내 안에서 코드를 돌린다는 마음으로 차근차근 풀었던 것 같은데 그냥 제 체감상 기출문제, 예상문제로 풀었던 언어 문제들 보단 어려웠다?
그래도 일단 정확히 하는 문제들은 다 풀어놓고 프로그래밍 언어 문제는 코드 흐름 생각하면서 천천히 풀면 아예 안풀릴 정도는 아니니 공부할 때 문제들 많이 풀어보면서 감 잡는게 중요할 것 같아요.
쨌든 어찌저찌 다 풀고 답 적은거 기억해서 카페에서 답 맞춰보니 예상 점수는 70점이 나왔습니다. 그래도 혹시나 하는 불안한 마음이 있었지만...
다행히 74점으로 합격했습니다!
솔직히 70점보다 높을거란 기대는 안했는데, 저 4점은 어디서 나온건지 모르겟어요;; 뭐 일단 합격했으니까!
^ㅁ^
제 체감상 adsp, sqld보다는 확실히 난이도 있는 시험인 것 같습니다. 나름 열심히 했다고 생각했는데도 시험장에서 문제를 보니 막막하더라구요. 그래도 이론적인 건 자주 기출되던 문제에서 나오는 것도 꽤 있었고 예를들어 응집도/결합도 , 정규화, 디자인패턴, 보안관련 용어 등 이런 개념은 확실히 전부 외우고 가는게 좋을 것 같아요! 언어는 문제는 많이 풀어보기? 코드 한줄 한줄 어떻게 어떤 순서로 진행되는지 공부하면 도움이 많이 될 것 같습니다. 그럼 당신의 점수는?
음 퇴근이다. 집에 가야해요.
우연히 제 글을 읽게 된 정처기 공부하시는 여러분들 항상 화이팅 하시고 제 주저리 주저리 글 읽어주셔서 감사합니다.
mysqlapp > model > model.py 데이터와의 접속 정보를 담고, 커서 받아오기, 자원 종료 > 데이터베이스와 관련된 설정을 하는 곳
### 데이터베이스 처리 순서
# - DB 드라이버 연결 (PyMySQL이 연결 해줌)
# - DB 접속
# - DB로부터 cursor 받아오기
# - 조회/입력/수정/삭제 sql을 DB서버로 요청
# - DB 자원 반환
# - DB 드라이버 연결 (PyMySQL이 연결 해줌)
import pymysql
class Mysql_Model :
### 생성자
def __init__(self) :
# DB 접속 정보 정의
self.initDBInfo()
# DB 접속
self.DBConnection()
# DB로부터 cursor 받아오기
self.DBCursor()
### DB 접속정보 확인
def initDBInfo(self) :
self.host = "localhost"
self.user = "gjuser"
self.password = "dbdb"
self.db = "gjdb"
# 문자 인코딩 타입
self.charset = "utf8"
# 조회 시 컬럼명을 동시에 보여줄지 여부 설정
self.cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor
# 입력/수정/삭제 시 DB에 자동 반영 여부
self.autocommit = True
# - DB 접속
def DBConnection(self) :
try :
self.conn = pymysql.connect(
host = self.host,
user = self.user,
password = self.password,
db = self.db,
charset = self.charset,
cursorclass = self.cursorclass,
autocommit = self.autocommit
)
print("DB 접속 성공 -->", self.conn)
except :
print("DB 접속 정보 확인이 필요합니다.")
# - DB로부터 cursor 받아오기
def DBCursor(self) :
self.cur = self.conn.cursor()
# - 조회/입력/수정/삭제 sql을 DB서버로 요청
# - cart_model.py에서 처리
# - DB 자원 반환
def DBClose(self) :
try:
self.cur.close()
self.conn.close()
print("DB 정보 반환 완료")
except:
print("이미 DB 정보가 반환되었습니다.")
mysqlapp > model > cart_model.py sql구문 작성
import pymysql
from mysqlapp.model.mysql import Mysql_Model
class Cart :
### 생성자
def __init__(self) :
self.db = Mysql_Model()
### 장바구니 전체 조회하기
def getCartList(self) :
sql = """
Select cart_member, cart_no
From cart
Order By cart_member, cart_no
"""
### DB에 요청하기 : cursor에 담기
# 실행 결과의 건수
rs_cnt = self.db.cur.execute(sql)
# 실행 결과 데이터
rows = self.db.cur.fetchall()
# DB 정보 반환하기
self.db.DBClose()
return rs_cnt, rows
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
# Create your views here.
def index(request) :
return HttpResponse("<u>firstapp의 index 페이지!!</u>")
urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from firstapp import views as firstapp_view
urlpatterns = [
### http://127.0.0.1:8000/index
path('index/', firstapp_view.index),
path('admin/', admin.site.urls),
]
Web Site 만들기_html
views.py
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
# Create your views here.
def index(request) :
return HttpResponse("<u>firstapp의 index 페이지!!</u>")
### http://127.0.0.1:8000/index_html
def indexHtml(request) :
return render(
request,
"firstapp/index.html",
{} # 어떤값을 줄건지 딕셔너리에 넣기
)
📍 시계열 예측을 그래프(시각화)로 표현하는 모델 📍 Prophet 모델에 넣어줘야 하는 데이터 형태 - index는 날짜, Data컬럼, Adj Close(수정종가) 컬럼 - Prophet에서 사용하는 컬럼명은 ds, y 컬럼명을 사용함 > 기존 컬럼명을 수정해야함 > Data 컬럼명은 ds로, Adj Close 컬럼명은 y로 수정
데이터 프레임 수정
### 원본데이터에서
# - 최종 데이터 프레임 변수명 : prophet_data
prophet_data = goog_data.copy()
# - Date index는 컬럼 데이터로 변환
prophet_data.reset_index(inplace=True)
# - 훈련에 사용할 컬럼명 : Date, Adj Close
# - 훈련에 사용하지 않는 컬럼은 삭제
prophet_data.drop(["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"], axis=1, inplace=True)
# - 훈련에 사용할 컬럼명 변경 : Data > ds, Adj Close > y
prophet_data.columns = ['ds', 'y']
# - ds 데이터 타입 변경
prophet_data["ds"] = pd.to_datetime(prophet_data["ds"])
prophet_data
Prophet 라이브러리 설치
📍Prophet 라이브러리 - 가상환경 새로 만들어서 진행 : 버전 충돌이 많이 일어남 - 가상환경 생성 시 python 버전은 3.6 버전 사용(3.9 버전은 사용이 안되기에, 3.9 이하 버전으로 사용) - Prophet 라이브러리는 C++ 프로그램으로 만들어져 있음
from fbprophet import Prophet
Prophet 모델 생성
''' 일 단위 주기성 활성화하기 '''
### prophet 모델 생성
model = Prophet(daily_seasonality=True)
''' 모델 학습 시키기 '''
model.fit(prophet_data[["ds", "y"]].iloc[:-10])
3년 후 예측하기
### 기존 값에 3년 후 일자를 포함해서 추출하기
future = model.make_future_dataframe(periods=365 * 3)
# future
### 예측하기
forecast = model.predict(future)
# forecast
### 시각화
model.plot(forecast)
# 계절성을 나타내는 그래프
# 그려진 범위 그래프가 커질 수록 오차가 있는 것
model.plot_components(forecast)
사용 라이브러리 - 한국증권거래소(KRX)의 주식거래일자에 대한 데이터 수집을 위한 라이브러리 - 설치 필요 : pip install exchange_calendars
import exchange_calendars as ecals
주식 거래일자 수집하기
### 원본 인덱스의 마지막 인덱스 일자 이후부터 1년치에 대한 거래일자 수집
# 거래 시작일
start = "2022-11-01"
# 거래 종료일
end = "2023-10-31"
### 한국증권거래소(KRX) code 값 : XKRX
k = ecals.get_calendar("XKRX")
k
시작 및 종료 기간 동안의 거래일 정보 가지고 오기
df =pd.DataFrame(k.schedule.loc[start:end])
df
open 컬럼을 사용하기 위해 날짜 정보를 리스트에 추가하기
date_list = []
for i in df["open"] :
date_list.append(i.strftime("%Y-%m-%d"))
# print(i.strftime("%Y-%m-%d"))
### DatetimeIndex 형태로 변환하기
date_index = pd.DatetimeIndex(date_list)
date_index
''' 기본 라이브러리 '''
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import platform
from matplotlib import font_manager, rc
''' 마이너스 기호 및 한글 설정 '''
### 마이너스 기호 사용 설정
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
### OS 별 한글 설정
if platform.system() == "Windows" :
path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
rc("font", family=font_name)
### Mac인 경우
elif platform.system() == "Darwin" :
rc("font", family="Applegothic")
### 리눅스인 경우
elif platform.system() == "Linux" :
path = "/usr/share/fonts/NanumGothic.ttf"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
rc("font", family="font_name")
else :
print("OS 확인 불가")
10년 치 주가 정보 수집하기
📍 증권사 : yahoo finance 📍 수집 증권 : 구글 주식(GOOG) 수집 📍 수집 기간 : 2012년 10월 31일부터 2022년 10월 31일까지 데이터 📍 증권사 제공 라이브러리 : yfinance 라이브러리를 제공하고 있음 📍 라이브러리 설치 필요 pip install yfinance
### 기간 설정 : 50일
interval = 50
### 이동평균 계산하기
# - 주식 가격의 흐름을 유연성을 높이고 보기 좋게 하기 위해서 사용
# - 실제 가격 흐름과 이동평균값과 차이가 보이는 부분 : 변동성이 있는 부분
rolmean = data.rolling(interval).mean()
rolmean
### 이동표준편차 계산하기 : 변동성의 흐름 데이
rolstd = data.rolling(interval).std()
rolstd
<시각화 해석> * 비정상성 : 평균이 일정하지 않고 오르락내리락하는 불규칙 형태를 의미함 - 시계열 분석 시에는 비정상성을 정상성으로 만들어서 분석을 진행한다. - 정상성으로 만들기 위해 차수(d)라는 개념이 적용됨
- 표준화(정규화) 시키는 개념과 유사함 - 계절성을 나타내지 않는 것으로 보이며, 특징적 패턴을 보이고 있지 않음(=특정 주기성이 없음)
시계열 데이터 분석 모델 - ARIMA 모델
📍 시계열 분석 - 시계열 분석에서 주로 사용되는 모델은 ARIMA 모델로 오랫동안 사용되어 온 통계학적 기술통계 모델이다. - 시계열 분석은 일반적으로 예측분석 중에서도 시간을 독립변수(X)로 사용하고, 다른 데이터를 종속변수(Y)로 사용하여 예측하는 분석 방법 이다.
📍 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) - 시계열 분석(예측)에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나 - 시계열 분석은 현 시점까지의 데이터를 이용해서 앞으로 어떤 패턴의 차트를 그릴지 예측하는 분석기법이다.
* AR(Autoregressive) : "자기상관" 이라고 칭한다. - 이전의 값이 이후의 값에 영향을 미치고 있는 상황(관계)
* MA(Moving Average) : "이동평균"이라고 칭한다. - 특정 변수의 평균값이 지속적으로 증가한거나 감소하는 추세(추이)
📍 정상성(stationary)과 비정상성(Non-stationary) * 정상성 - 평균과 분산이 일정한 형태
* 비정상성 - 평균과 분산이 일정하지 않은 형태 - 시간에 따라 평균 수준이 다르거나, 특징적 패턴(Trend)이나 계절성(Seasonality)에 영향을 받는 형태 - 예시 데이터 형태 : 겨울에 난방비 증가, 여름에 아이스크림 판매량 증가 등
- 비정상성 데이터는 예측 범위가 너무 다양하고 많기 때문에 고려해야할 특성들이 많다. - 이에, 비정상성 데이터를 정상성으로 변환하여 분석을 진행한다. - 정상성으로 분석을 진행하며, 예측범위가 일정하게 줄어들고, 성능이 개선되는 효과를 발휘함
📍 비정상성을 정상성으로 변환하는 방법들 - 평균의 정상화를 위한 차분 사용 - 분산의 안정화를 위한 로그 변환 사용 - 제곱/제곱근 변환 가용 - 이외
* 차분 : 비정상성을 정상성으로 만들기 위해 관측값들의 차이를 계산하여 사용하게 됨
시계열 정상성 확인하기 - ADF 테스트
📍 ADF 테스트(Augmented Dickey-Fuller Test) - 시계열 데이터의 정상성 여부를 통계적인 정량 방법으로 검증하는 방법 - 귀무가설과 대립가설에 따라 결정됨 - 귀무가설 : 기존 연구이론 - 대립가설 : 신규 연구이론(우리가 하고자 하는 것) - 귀무가설과 대립가설의 보편적 기준 > p-value < 0.05(증감 가능) : p-value < 0.05이면, 귀무가설 기각, 대립가설 채택 : p-value > 0.05이면, 귀무가설 채택(연구 방향을 수정해야 함) - 시계열 분석에서는 정상성과 비정상성 데이터의 형태를 구분하는 용도로 사용됨 - ADF 테스트 라이브러리 : statsmodels 패키지의 dfuller 라이브러리 사용
''' ADF 라이브러리 '''
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
''' 원본(수정종가) 데이터를 이용해서 ADF 테스트 하기 '''
result = adfuller(data.values)
result
p-value 추출하기 - ADF 결과의 1번째 값이 > p-value 값임
print(f"p-value : {result[1]}")
💡 해석 - p-value < 0.05을 만족하지 않으므로, 귀무가설을 기각 할 수 없음. 즉, 유의미 하지 않음 - 따라서, 구글 주식 데이터는 "비정상성" 데이터이며, 정상성으로 만들기 위한 차분 처리가 필요함 - p-value의 값이 0.827로 0.05보다 크므로... << 이렇게 작성하면 안됨
1d(1차) 차분 계산하기 - 1d(1차) : 1칸씩 이동하면서 이전과 현재의 차이값을 사용함 - 사용함수 : diff() - 차분을 계산하게되면, 최초 또는 [차분의 이동 거리]에 따라서 Nan이 발생 > Nan은 제거하고 사용함
dff1 = data.diff().dropna()
dff1
차분 결과 데이터 시각화 하기
dff1.plot(figsize=(15, 5))
plt.title("차분 결과 데이터 시각화")
plt.show()
차분 결과 데이터를 이용하여 정상성 여부 확인하기 - ADF 테스트 하여, p-value < 0.05 확인하기
💡 해석 - p-value < 0.05을 만족하므로, 유의미하다. - 즉, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택 - 시계열 분석에서는 차분 처리를 통해 정상성 데이터로 변환되었으며, - 이후, ARIMA 분석을 통해 진행이 가능한 것으로 증명 되었음 - 사용된 차분은 1차 차분을 수행하여 증명하였음
차분 설명 이미지 - 차분을 할수록 정상성을 띄게 됨 - 그러나 너무 많은 차분은 오히려 비정상성을 띄게 할 수 있음 - 적절한 차수를 찾아서 차분을 진행해야 함(= 하이퍼파라미터 조정)
ARIMA 모델의 모수(하이퍼파라미터 찾기)
📍 ARIMA 모델에서 사용되는 중요한 3개의 하이퍼파라미터 - p, d, q - ARIMA(AR, MA, ARMA) 모델을 사용하기 위해서는 AR(자기회귀모형, p), 차분(d), MA(이동평균모형, q) 값을 결정해야 함
📍 결정 방법 1. ACF plot과 PACF plot을 통해 모수(하이퍼파라메터)를 결정할 수 있음 → 현재 값이 과거 값과 어떤 관계(relationship)가 있는지를 보여주는 그래프로 확인 2. pmdarima 라이브러리의 ndiffs, auto_arima 함수를 사용하여 모수(하이퍼파라미터) 결정할 수 있음 → 주로 auto_arima 함수를 사용함
(방법 - 1) ACF plot과 PACF plot을 통해 모수(하이퍼파라메터)를 결정
''' 사용 라이브러리 '''
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
''' 실제 원본 데이터를 이용해서 > ACF 및 PACF 시각화 하기 '''
plot_acf(data)
plot_pacf(data)
plt.show()
💡 해석
< ACF plot > - ACF plot에서 막대그래프가 천천히 감소되는 것으로 보임 - 이는 주식 데이터가 주기에 따라 일정하지 않은 비정상 데이터로 판단한다.
< PACF plot > - 첫값을 제외한 1개 이후 파란 박스에 들어가면서, 막대 그래프가 끊기는 것으로 보임 - 이는 자기회귀모형(AR)의 결과값이 1개 이후인, 즉 p는 1인 값을 활용하는 것이 적절하다는 의미임 - 이동평균(MA)의 값은 AR과의 차이값이 0이 되도록 하는 것이 일반적임 - 따라서, MA는 1이 적절함을 의미함
(방법 - 1) 1차 차분데이터로 ACF 및 PACF 시각화 하기
plot_acf(dff1)
plot_pacf(dff1)
plt.show()
📍 결론 - AR(p) = 1, d = 1, MA(q) = 1이 적절 - 이때, MA(q)값은 AR - MA값을 사용하기도 한다. (q=0) - MA값은 AR - MA를 사용
(방법 - 2)pmdarima 라이브러리의 ndiffs, auto_arima 함수를 사용하여 모수(하이퍼파라미터) 결정
(방법 - 2)ndiffs 함수
'''
사용 라이브러리
- 라이브러리 설치해야함 : pip install pmdarima
'''
import pmdarima as pm
from pmdarima.arima import ndiffs
'''
ndiffs 방법 : 차수를 결정하는 함수
- data : 원본 데이터
- alpha : 차분 횟수를 결정하는데 사용할 p-value(유의수준)
- test : 차분 획수를 결정하는데 사용할 테스트 방법
: 주로 adf 테스트 방법을 사용 (kpss 테스트 방법도 있으나, 거의 사용안함)
- max_d : 최대 차분 횟수를 제한함(이 범위 내에서 가장 적절한 차수를 결정)
'''
n_diffs = ndiffs(data, alpha=0.05, test="adf", max_d=6)
print(f"결정된 차수 : {n_diffs}")
(방법 - 2)auto_arima 함수 - auto_arima 함수 사용 : p, d, q 값을 모두 추출해 준다. - y = 데이터 원본 - d = 차분의 차수, 이를 지정하지 않으면 실행 시간이 매우 길어짐(기본값 None) - start_p(기본값 2), max_p(기본값 5) : AR(p)를 찾기 위함 범위(start_p에서 max_p까지 수행) - start_q(기본값 2), max_q(기본값 5) : AR(q)를 찾기 위함 범위(start_q에서 max_q까지 수행) - m : 계절적 특성이 있을 때 사용하는 매개변수(기본값 1) > 차수를 의미함 - seasonal : 계절성 특성이 있을 때 사용(기본값 True) : 계절성 특성이 있을 때 (True) > m의 값은 계절적 특성의 범위 차수 지정(보통 3) : 계절성 특성이 없을 때 (False) > m은 1을 보통 사용 - stepwise : 최적의 모수를 찾기 위한 알고리즘을 사용할지 여부 (최적의 모수 찾기 알고리즘 : 힌드만-칸다카르 알고리즘이 적용됨) - trace : 결과 출력 여부(기본값 False)
