Earticle

본 연구는 우리나라 소상공인에 대한 신용보증 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 지역신용보증재단의 소상공인 보증잔액 자료를사용하여 ARDL-ECM 모형을 추정하고 이를 이용해 보증규모(보증잔액)의예측을 수행한다. 다음 단계로 소상공인의 신용대출 필요액과 실제 신용보증금액 간의 갭을 잠재적 신용보증 수요 갭으로 파악하고 이 갭을 보증규모 예측값에 반영하는 방식으로 잠재적 신용보증 수요를 예측한다. 즉, 신용보증잔액, 명목 GDP, 경기선행지수, 기간스프레드 등 외생적 설명변수들에 대한 베이스라인 예측전제를 바탕으로, 변수들 간의 장기적 균형관계에 기반한 신용보증 규모를 먼저 예측하고, 설문조사에서 얻어진 신용보증과 신용수요 간의갭이 1.42배임을 감안하여 이를 반영한 잠재적 보증수요를 예측하였다. 그 결과 보증잔액에 입각한 소상공인 신용보증수요는 202년의 경우에는 40.1조∼ 45조원, 2023년에는 41.9조 ∼ 49.3조에 이르는 것으로 추정되고 있다. 소상공인의 보증수요가 매우 큰 것으로 예측되는 만큼 정부는 소상공인에 대한적극적인 보증공급정책을 추진할 필요가 있을 것이다.

This study predicts the demand for credit guarantees for small business, using the ARDL-ECM model. Based on the baseline prediction of exogenous explanatory variables such as outstanding credit guarantee, nominal GDP, leading economic indicator, and interest term spread, the size of the credit guarantee is predicted using the long-term equilibrium relationship. Taking the ratio of demand for credit guarantee to actual credit guarantee(1.42) into consideration, we predicted the potential demand for guarantees. As a result, the demand for small business owners' guarantees based on the guarantee balance is estimated to reach 40.1 trillion won to 45 trillion won in 2022 and 41.9 trillion to 49.3 trillion won in 2023. As the demand for guarantees by small business owners is predicted to be very large, the government will need to pursue an active guarantee supply policy to small business owners.

본 연구는 00 전투비행단 등 대한민국 공군 F-16 전투기 운영기지에서 사용되는 수리부속품목의 재고관리 실태에 대해 검토하고 해당 품목의 수요예측 프로세스를 실증 분석하였다. 이를 통해 수요예측 정확도 향상을 통해 국방 운영의 효과성과 비용절감을 목표로 실제 군수 데이터를 이용하여 수요예측 프로세스 개선방안을 도출하고자 하였다. 이러한 목표를 달성하기 위해 먼저 기존 군수운영 성과분석을 대체하며 품목관리관 개인의 성과를 측정하기 위한 지표로서 특별정수 설정품목의 수요예측 정확도를 제시하였다. 또한 이렇게 제시된 지표에 근거하여 품목관리관의 개별 수요예측 정확도를 산출하였다. 추가적으로 품목관리관 인구통계학적 특성들이 수요예측 정확도에 미치는 영향에 대한 연구 가설들을 제시하고, 실제 데이터를 이용하여 가설들에 대한 통계적인 실증분석을 수행하였다. 그 결과 품목관리관 사전 설문을 통해 인구통계학적 특성들 중 품목관리관 전체 군 복무기간과 현 직책 근무기간이 연구의 독립변수들로 선정되었다. 이후 후속 회귀분석 결과 이들 중 현 직책 근무기간이 성과에 통계적으로 유의한 양의 영향을 미치는 점이 확인되었다. 최종적으로 실증분석 결과들에 대해 이론적 및 실무적 관점을 바탕으로 해석함으로써, 전투기 운영기지에서 수요예측 정확도 개선을 위해 실제 활용될 수 있는 방안들에 대한 시사점들을 도출하였다.

This study examines the inventory management of repair parts used in the Korean Air Force F-16 fighter bases (e.g. the 00 Combat Wing) and analyzes the demand forecasting process of the items. Then, the study aims to derive an improvement plan on the demand forecasting process by using real military data for the effectiveness of defense operation and cost reduction through the enhanced accuracy of demand forecasting. In order to achieve this goal, we first propose the accuracy of demand forecasting in the itemassigned its special level as an index in order to replace the existing logistics performance analysis and measure the performance of the item manager. Then, based on these indicators, we calculate the accuracy of individual demand forecasting of item managers. In addition, the hypotheses of the effects of the itemmanagers’ demographic characteristics on the accuracy of demand forecasting are presented, and statistical empirical analysis is also conducted on the hypotheses using actual data. As a result, the item managers ‘ length of total (military) working experience and the duration of the current job are selected as the independent variables among the demographic characteristics. Then, the results of the subsequent regression analysis show that the duration of the current job has a positive effect on the performance measure, which is statistically significant. Finally, we provide an interpretation for the results of the empirical analysis based on theoretical and practical perspectives, thereby deriving some practical implications by which the accuracy of demand forecasting is improved at the fighter operating bases.

전자 브레이크 시스템의 탁월한 사고 예방 효과로, 자동차 브레이크의 수요는 전자 브레이크 시스템으로 빠르게 전환되고 있다. 또한 전체 브레이크 시스템의 수요는 글로벌 자동차 수요에 종속적이고, 브레이크 제품 믹스의 수요는 국가별 자동차 안전기준 변경 시점에 따라 급격히 변화하므로, 전자 브레이크 시스템 제조사는 상기 요인들을 필히 반영하여 생산거점 운영 전략을 수립해야 한다. 하지만, 지역별 브레이크 시스템의수요예측 및 제품 믹스의 수요 변화를 분석한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 지역별 자동차 수요의 특성을 반영하여, 완성차 업체에 양산공급 중인 브레이크 시스템의 미래 수요를 시스템 다이내믹스로 예측하였다. 이를 기반으로 지역별 브레이크 수요에 대응할 생산거점 운영방안을 제안하고, 현재 국내 브레이크 시스템 제조사가 운영 중인 생산 거점과의 연관성을 비교하였다. 본 연구를 통해 제안된 글로벌 생산거점 운영 방안은 국내 브레이크 시스템 제조사의 해외 생산거점 전략 구상에 활용될 것으로 기대된다.

Due to the effectiveness of electronic brake systems in reducing the risk of fatalvehicles crashes, the demands of automobile brakes have been shifting from conventional brakes to electronic brakes. In addition, the demands of automobile brakes are heavily dependent on the global vehicle sales and a mix of brake products reacts tothe safety regulation changes in many countries. Thus, brake system suppliersshould carefully consider both trends of vehicle sales and product-mix changesunder new safety regulations to develop their manufacturing site strategies. In this study, we tried to extract the major factors affecting the demands of brake system and presented a simulation model using system dynamics technique to forecast demands of brake system as well as demand patterns of brake product-mix. And then,we proposed countermeasures on regional manufacturing sites to fulfill expecteddemand changes in future and compared proposed manufacturing sites with currentmanufacturing sites operated by Korean brake system suppliers. We hope that thisstudy can serve as a guide to brake system suppliers to provide basic insights forestablishing manufacturing site strategies and take into consideration when makingdecisions of manufacturing sites.

거시경제지표에 따른 국내 무역전시장의 수요에 대한 영향을 확인하기 위하여 수요예측을 실시한결과 무역전시장 현시수요라고 할 수 있는 사용면적은 GDP, 무역규모, 경상수지, 환율 등의 거시경제지표 중 GDP에 의해 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다. 사용면적은 시계열에 따른 추세적 수요예측과 GDP에 따른 회귀적 수요예측에서 모두 적합성을 확보하였지만 특히 GDP에 따른 선형모형의 예측결과가 현실적인 신뢰성을 확보하였다. 따라서 본 연구의 의의는 무역전시장에 대한 수요예측을GDP라는 거시경제지표를 바탕으로 간명하게 설명할 수 있음을 확인한 것에서 찾을 수 있다. 완전가동률(공급면적의 75%)의 변동곡선에서 GDP에 따른 선형모형의 수요예측을 확인해 보면 2020년에 이르러서 무역전시장 공급면적의 부족이 나타나는 것으로 예측되었다. 그렇지만 GDP의 성장이라는 측면에서 바라볼 때 지금의 성장세가 지속되지 않고 선진국과 같이 둔화되거나 정점에 이르게 된다면 이러한 수요예측의 변경은 당연히 불가피해진다. 또한 보다 신뢰도 높은 연구를 진행하기 위해서는 각 전시시설의 투명하고 표준화된 체계적 자료의축적이 필요한데 그 이유는 산업적 수요에 능동적으로 대처하기 위해서는 전국적 수준의 예측은 물론 지역적 수요와 계절적 수요에 대한 예측을 통한 정책적 균형이 필요하기 때문이다.

Verifying the influence of domestic demanding for industrial exhibit space according to macroeconomic indicators. In result, total square meter, which can be indicator for actual demand for industrial exhibit space has been significantly influenced by GDP rather than other macro-economic indicator such as trade volume, balance of current account or exchange rate. Meanwhile total square meter gained suitability from demand forecasting by autoregressive analysis along the time series as well as demand forecasting by regressive analysis by GDP, forecasting result of linear regression model by GDP secured more practical reliability. For this reason, the meaning of this study can be found from confirmation of GDP that is the simplest way to explain demand forecasting for industrial exhibit space. Clear and standardized systematic accumulation of data for each exhibition facility is vital not only to conduct more reliable study, but also to achieve the balance of the policies through the national,regional and seasonal demand forecasting which based on data in order to cope actively with the changes of industrial demands.

수리부속은 국방운영예산의 많은 부분을 차지하고 있는 중요한 군수자원 중의 하나로서, 장비운영유지의 핵심이라 할 수 있다. 그러나 현재 한국군은 전반적으로 수리부속의 수요예측 정확도가 저조하여 예산집행의 비효율성이 논의되고 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 품목특성을 고려한 수요예측 기법을 개발하여, 평시 수리부속 소요산정의 정확도를 향상시키고 군수예산의 효율적 집행을 도모하고자 하였다. 본 연구에서는 현재 한국군의 수요예측 방법 및 예측정확도 분석 등 체계적인 방법을 통하여 수요예측 정확도가 낮은 근본적인 원인을 다양하게 파악하여, 현 제도하에서 개선이 가능한 원인 중심으로 해결방안을 제시하였다. 특히, 품목특성을 고려한 적합한 수요예측 기법의 개발을 위해 해군 수리부속을 중심으로 현 수요예측 및 수리부속 관리에 대한 문제점들을 분석하고, 수요 원천자료들에 대한 신뢰도를 분석하였다. 수리부속을 수요량 및 단가에 따라 분류하고 이를 고려한 예측기법을 적용하여 기존에 비해 수요예측 정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제시한 방법은 수요예측 정확도를 제고시켜, 장기비수요품목을 감소시키고 장비가동률 향상 및 효율적인 예산편성에 활용될 수 있다.

Repair parts are important resources in operating & maintenance of military equipment occupying a lot of costs and should be managed properly. The current low forecasting accuracy of repair parts causes the ineffective compilation of the budget. In this study, we introduce the methodology of forecasting the demands of repair parts considering the characteristics of them to improve the forecasting accuracy and to contribute to an effective budgeting. This study presents the factors that make forecasting accuracy low by literature reviews and systematic analyses and suggests the forecasting methodology considering an annual demand and a unit price. The evaluations are conducted using the repair parts in the korean navy, and those results show that the suggested methodology makes it possible to improve forecasting accuracy compared with the current methodology in the korean navy

이 연구는 송도와 인천시의 국제회의 방문자 수요에 대한 예측을 정량적 예측방법을 사용하여 연구 하는 것이다. 국제회의 방문자에 대한 수요예측은 홀트와 윈터스 모델 기법의 정량적 예측 기법을 사용하여 예측되었다. 두 가지의 정량적 예측기법을 사용하여 2008년부터 2017년까지의 송도와 인천시의 국제회의 수요예측을 하였다. 이 모델기법의 정확성은 MAPE 수치에 근거하여 나타났다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 정량적 모델의 수요 예측치는 송도 2008년 15,199 명부터 2017년 26,740명이고, 인천 시는 2008년 29,868명부터 2017년 52,548명으로 예측 되었다. 그리고 한국의 국제회의 방문자 수요 예측치는 2008년 355,113명부터 2017년 697,851명으로 예측되었다. 이 연구는 국제회의 기획자, 기타 관련자들한테 재무적 요인들과 많은 의사결정을 하는데 있어 유용한 자료가 될 것이다.

This paper aims at forecasting the demand of convention visitors in Songdo and Incheon province, using quantitative techniques. The demand of convention visitors was predicted by using technique of quantitative model with survey method of Holt and Winters. Quantitative model with two survey methods was used to predict the convention demand in Songdo & Incheon from 2008 to 2017. Accuracy of this model was tested based on measurement of MAPE. The results of this study show that quantitative model predicted the demand of convention visitors in Songdo and Incheon to be from 15,199 and 26,740 respectively in 2008 to 29,868 and 52,548 respectively in 2017, and the demand of convention visitors in Korea to be from 355,113 in 2008 to 697,851 in 2017. This study will be useful for convention planners and practitioners in terms of application of these results to many decision-making process and financial factors.

전라북도 지역은 서해 중부권에 위치하고 내륙 도로, 철도 물류 TCR(Train China rail Road)의 중심지역이며 항만이 인접하여 내륙물류를 해상물류와 연결시킬 수 있는 지리적으로 우수한 곳이다. 특히 새만금·군산 경제자유구역 지정, 산업단지증가 등 대폭적인 물동량 증가요인이 발생되고 있어 전라북도 지역에 내륙물류와 해상물류를 연결할 수 있는 대규모 복합물류단지의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 전라북도에 대규모 복합물류시설 단지를 조성할 경우 국내 기업들이 필요로 하는 복합물류시설 단지의 투자 및 입주의사와 필요 면적을 파악하고자 하였다. 연구 방법으로 전국의 물류·유통업체를 대상으로 전라북도에 투자할 기업들의 의향을 먼저 조사하고, 기존 물류시설단지 계획의 분양실적율에 따른 연도별 수요면적을 추정하여 실제 전라북도에 입주할 수 있는 기업들의 실 수요를 파악하여 복합물류시설단지 면적을 추정하였다.

Jeollabuk-do is located in the middle of the West Sea Area and the central region of the domestic road and TCR(Train Chinarail Road). Jeollabuk-do is also the best geographical place to connect the domestic distribution because the port is near. Especially, the designation of Saemangeum. Gunsan as the Free-Trade Zone and the increase of industrial complex create the drastic increase of the quantity of goods transported(=commercial traffic). This paper intended to know the domestic companies' intention move into the distribution facilities complex ,investment and demand areas of the distribution facilities complex, when the large-scale distribution facilities complex is developed in Jeollabuk-do to connect the domestic distribution with the marine distribution This paper also surveyed distributors and companies all over the country if they intend to invest in Jeollabuk-do. Then it assumed yearly demand areas by the selling rate of lots for sale of the original distribution facilities complex. Finally, it predicted the area of the distribution facilities complex after surveying companies' and distributors' actual demand for those complex.

과거 시장자료가 거의 존재하지 않는 신기술 제품의 중장기 수요예측을 위해 Bass 성장곡선모형을 확장하여 보다 현실 설명력이 높은 수요예측 모형을 구축하고자 한다. 기존 수요예측 모형들이 주로 수요측 요인만을 고려하고 있는 것에 비해, 본 연구에서 구축한 확장된 모형은 생산에서의 학습효과, 기술혁신, 경영 합리화 등 공급측 요인들이 수요에 미치는 효과를 추가로 고려한다. 확장된 새 모형의 예측력을 검증키 위해 486 PC 수요에 대해 기본모형과 새 모형간의 추정력을 비교한 결과 새 모형이 잠재시장규모 추정과 적합도 영역에서 훨씬 뛰어난 예측력을 가지고 있는 것으로 평가된다. 또한 차세대 영상매체로서 광범위한 전후방 파급효과를 유발할 것으로 기대되는 디지털 TV 시장의 수요예측에 적용함으로써 모형의 수요 예측력을 실증함과 동시에 장래 디지털 TV 시장 성장세를 추정하고자 한다.

The purpose of this paper is to forecast the long term demand of new technology products of which the data is usually not available in the past. Compared with original Bass model focusing only on demand side, our modified model consider supply side as well such as leaning effect, technology innovation, better management. The estimation results using 486 PC demand data show that our modified model is better than original Bass model in terms of potential market demand estimation and fitness. Further, we forecast long－term market demand of digital TV which is expected to have large potential spillover effect in the future based on the new model.

This study aims to forecast the International Marine Expo in 2012, using quantitative and qualitative techniques. The Expo demand was predicted by using combined technique of quantitative models with survey method of willingness-to-visit (WTV) and qualitative technique of Delphi model. Four quantitative forecasting models were used to predict the Expo demand: Holt, Winters, ARIMA, and regression. Accuracy of these models was tested based on measurement of MAPE. Index of actualization was applied to WTV, in particular. The results of this study show that quantitative models combined with WTV predicted the Expo demand to be approximately 8 million. On the other hand, experts in the Delphi model predicted 6.8 million visitors which appeared to be pessimistic as compared to quantitative technique. Policy implications were presented for Expo planners and practitioners in terms of application of these results to decision-making process and future challenge.

Bass 확산모형의 추정에서 OLS 방법과 비교하였을 경우 NLLS 방법은 이산적인 시간체계의 변환을 통하여 나타나는 바이어스를 제거한 상태에서 모형이 추정된다는 장점과 모수에 대한 표준오차를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있으며, NLLS 방법의 경우 통계 패키지의 발달로 인하여 복잡한 과정을 거치는 계산을 간단한 프로그램에 의하여 구현될 수 있으므로 더 이상 OLS 방법을 적용할 이유가 없을 것으로 판단된다. MLE 방법과 비교하여 NLLS 방법이 추정측면에서 우수하거나 열등하다는 어떠한 이론적 근거나 논문은 발표된 바 없지만, MLE 방법을 적용하였을 경우 추정치에 대한 표준오차가 심각하게 낮게 추정되는 바이어스가 존재한다는 문제점은 많은 학자들로부터 지적받고 있다.이와 같이 NLLS, MLE 및 OLS 방법의 이론적인 특성을 시뮬레이션을 통하여 확인하기 위하여 세 종류의 시나리오를 설정하고 추정방법에 대한 비교 분석을 실시하였다. 표본의 크기를 20으로 설정한 상태에서, 첫 번째 시나리오는 혁신자 계수를 매우 작게 설정한 상태에서(p=0.001) 모방자 계수를 높게 설정한 경우(q=0.5)이며, 두 번째 시나리오는 첫 번째 시나리오와 반대의 경우 즉, 혁신자 계수를 높게 설정한 상태에서(p=0.5) 모방자 계수를 낮게 설정한 경우(q=0.001)를 구성하였다. 마지막 세 번째 시나리오는 혁신자 계수와 모방자 계수를 모두 적당한 수치로 설정하는 경우(p=0.1, q=0.1)로 구성하여, 각 시나리오별 3만개의 가상 자료를 만든 다음, NLLS, MLE 및 OLS 방법으로 추정하여 바이어스와 절대평균편차를 계산하였다. 바이어스와 절대평균편차는 다음과 같이 정의하도록 한다.

This study is performed the multinomial logistic regression with the officials needs level about a component of knowledge administration for drawing a demand estimation model in the knowledge administration activities. This study is not that an activity and domain of knowledge administration is to apply and to operate uniformly it in public sector, one is suggested an application with a demand diagnose of knowledge administration in order to saw a course of the knowledge administration programs to suit a function and role of public administration. A result of this study is that an activity and domain of the knowledge administration is different from a component of it namely, knowledge creating, knowledge organizing, knowledge sharing and distribution, knowledge utility, and knowledge store. And the officials individual characteristics, administration agency, a kind of business, and a function and role of work are different from demand of knowledge administration. Also, the practical use of KMS (knowledge management system) is not so high in public sector. Accordingly, the tools of knowledge administration will deliberate on a consolidation with the existing system in the device.

한국과 중국간에 국교가 수립되고 양국의 국기(國旗)항공사들이 1995년부터 본격적으로 운항하여 2004년까지 10년이 경과하였다. 지난 10년간의 자료로서 한국인 중국행 관광수요 에 관한 계량분석모형을 구성한 것은 다음과 같다.이때 T는 한국인관광수요, Y는 1인당 처분가능실질소득, P는 실질항공운임이다.ln T = 8.5587 ln Y - 10.0591 ln 한국인 중국행 관광객들은 소득과 운임의 변화에 대단히 민감하다. 따라서 관광수요가 안정적으로 유지되려면 양국이 정책적으로 협조하여야 한다. 먼저 항공협정에 있어서 양국간에 취항할 수 있는 지점들을 확대하여야 한다. 또한 항공사들이 활발하게 취항할 수 있도록 상무(商務0협정을 체결하여야 한다.중국의 관광산업과 항공산업이 국제적 업무처리절차를 준수하고 국제적 기준에 적합한 업무수행 능력을 보유하여야 한다. 저렴한 가격으로 수준 높은 관광상품을 공급할 수 있도록 이분야에 필요한 자본의 사유화를 인정하는 시책이 필요하다.또한 중국의 항공사와 여행에 관련된 업체들과 외국의 동종(同種)업체들 사이에 업무적 제휴가 필요하다.

Since the inaugurations of the national flag airlines into the routes between Korea and China at the end of 1994, some statistics for the last 10 years have been accumulated so that we could build the econometric model as follows. ( T : Korean tourism demands, Y : Real personal disposable income per capita,P: Real air fare) ln T = 8.8530 ln Y - 10.4250 ln P Korean tourists to China are very much sensitive both to their real income and tour prices. Some points are recommended to the both governments. First of all, inaugurating points specified on the Annex of the Governmental Bilateral Air Agreements should be added to diversify the accesses to China. And the Commercial Agreements between the airlines of the two countries will facilitate Chinese airlines to fit the market functions. And to make the tourism industries of China to be accustomed with the inter- national regulations and procedures, business joint ventures with the same partners of the other countries are advised.

이 연구는 IMO의 환경규제와 4차산업 혁명 기술의 확산에 따라 그중요성과 비중이 확대되고 있는 친환경 스마트 선박의 성장에 필요한 인력 수요를 통계청의 2000년~2020년의 조선산업 인력자료를 기반으로 예측하였다. 추세분석과 시계열분석의 다양한 모델을 적용하여 조선산업의 인력 수요를 예측하고 최근 5년간의 실적치와 비교하여 기하평균을 적용한 단순평균법이 예측 오차가 유의적으로 가장 적은 것으로 평가되었다. 그리고 산업통상자원부의 친환경 스마트 선박 분야의 2018년과 2020년의 인력현황 설문조사 결과를 바탕으로 조선산업 인력 증가추이를 반영하여 인력 수요를 예측하였다. 조선산업의 인력수요 예측치에 친환경 스마트 선박부분의 인력 증가수치를 반영하여 인력 수요를 예측한 결과, 2025년 62,001명, 2030년 85,035명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 본 연구는 고부가가치 친환경 스마트 선박 분야에 필요한 인력 수요를 통계자료에 기반하여 객관적으로 예측함으로써, 향후의 인력 수요에 대응한 적절한 전문인력의 양성 및 공급 방안 수립에 기여하게 될 것으로 평가된다.

This study forecasted the manpower demand of eco-friendly smart shipbuilding, whose importance and weight are increasing according to the environmental regulations of the IMO and the spread of the 4th industrial revolution technology. It predicted the shipbuilding industry manpower by applying various models of trend analysis and time series analysis based on data from 2000 to 2020 of Statistics Korea. It was found that the prediction applying geometric mean had the smallest gap among the trend and time series analysis methods in comparing between forecast results and actual data for the past 5 years. Therefore, the demand for manpower in the shipbuilding industry was predicted by using the geometric mean method. In addition, the manpower demand of smart eco-friendly ships wast forecasted by using the 2018 and 2020 manpower survey results of the Ministry of Trade, Industry and Energy and reflecting the trend of manpower increase in the shipbuilding industry. The result of forecasting showed that 62,001 person in 2025 and 85,035 people in 2030. This study is expected to contribute to the adjustment of manpower supply and demand and the training professional manpower in the future by increasing the accuracy of forecasting for high value-added eco-friendly smart ships.

본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.

This study attempts to establish a precise forecast model for the container inventory demand of shipping companies through forecasts based on equipment type/size, ports, and weekly system dynamics. The forecast subjects were Shanghai and Yantian Ports. Only dry containers (20, 40) and high cubes (40) were used as the subject container inventory in this study due to their large demand and valid data computation. The simulation period was from 2011 to 2017 and weekly data were used, applying the actual data frequency among shipping companies. The results of the model accuracy test obtained through an application of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) verified that the forecast model for dry 40' demand, dry 40' high cube demand, dry 20' supply, dry 40' supply, and dry 40' high cube supply in Shanghai Port provided an accurate prediction, with $0%{\leq}MAPE{\leq}10%$. The forecast model for supply and demand in Shanghai Port was otherwise verified to have relatively high prediction power, with $10%{\leq}MAPE{\leq}20%$. The forecast model for dry 40' high cube demand and dry 20' supply in Yantian Port was accurate, with $0%{\leq}MAPE{\leq}10%$. The forecast model for supply and demand in Yantian Port was generally verified to have relatively high prediction power, with $10%{\leq}MAPE{\leq}20%$. The forecast model in this study also had relatively high accuracy when compared with the actueal data managed in shipping companies.

Short-term load forecasting(STLF) for electric power demand is essential for stable power system operation and efficient power market operation. We improved STLF method by using hourly temperature as an input data. In order to using hourly temperature to STLF algorithm, we calculated temperature-electric power demand sensitivity through past actual data and combined this sensitivity to exponential smoothing method which is one of the STLF method. The proposed method is verified by case study for a week. The result of case study shows that the average percentage errors of the proposed load forecasting method are improved comparing with errors of the previous methods.

We address the power generation mix problem that considers not only nuclear and fossil fuels such as oil, coal and LNG but also renewable energy technologies. Unlike nuclear or other generation technologies, the expansion plan of renewable energy is highly uncertain because of its dependency on the government policy and uncertainty associated with technology improvements. To address this issue, we conduct a delphi survey and forecast the capacity of renewable energy. We further propose a stochastic mixed integer programming model that determines an optimal capacity expansion and the amount of power generation using each generation technology. Using the proposed model, we test eight generation mix scenarios and particularly evaluate how much the expansion of renewable energy contributes to the total costs for power generation in Korea. The evaluation results show that the use of renewable energy incurs additional costs.

This study suggested an improved algorithm of urban energy consumption estimation on the urban planning stage which concerns calculation accuracy. The results are as follows. (1) Urban energy consumption was estimated and managed per unit space using E-GIS DB which contains facility information per mesh. (2) Urban energy consumption was reflected by the urban facility classified and standardized by the characteristics of energy use. (3) Calculation accuracy of energy consumption was approached by separately suggested as summer algorithm reflecting urban heat island on summer energy use and winter algorithm reflecting heating system normally used in Korea.