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평일의 전력수요는 연속적인 시계열 특성이 뚜렷하여 전력수요예측 오차가 크지 않으나 특수일의 경우는 불연속적인 시계열특성을 가지게 되어 전력수요예측 오차율이 크다. 특히, 연휴의 직전 평일은 평일의 특성과 특수일의 특성이 혼재하고 있어 오차율이 가장 큰 일자 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 연휴 직전 평일과 직전 일요일과의 부하 변동비를 계산하여 전력수요를 예측하는 방법을 제안하고, 추석연휴 직전 평일에 제안한 방법을 적용하여 최대수요예측 오차가 개선됨을 확인하였다.

본 논문은 현 배전계통계획시스템(DISPLAN)의 지역전력수요예측 알고리즘을 개선하여 다중회귀분석을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘을 제시하였다. 지역전력수요예측 알고리즘은 예측의 정확도를 높이기 위해 지역경제와 지역인구와 과거의 판매전력량을 입력변수로 사용하였다. 사례연구로 경북의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시를 선정하여 제안한 방법의 정확도를 분석하였다. 사례연구 결과 제안한 방법의 전반적인 정확도는 11.2[%]로 DISPLAN의 12[%]보다 향상되었다. 특히 입력변수의 변동성이 심한 지역의 경우에서 많이 개선되었다. 제안된 방법은 배전계통시스템의 최적투자를 위한 지역전력수요예측에 사용될 것으로 사료된다.

This paper resents the spatial electric load forecasting algorithm using the multiple regression analysis method which is enhanced from the algorithm of the DISPLAN(Distribution Information System PLAN). In order to improve the accuracy of the spatial electrical load forecasting, input variables are selected for GRDP(Gross Regional Domestic Product), the local population and the electrical load sales of the past year. Tests are performed to analyze the accuracy of the proposed method for Gyeong-San City, Gu-Mi City, Gim-Cheon City and Yeong-Ju City of North Gyeongsang Province. Test results show that the overall accuracy of the proposed method is improved the percentage error 11.2[%] over 12[%] of the DISPLAN. Specially, the accuracy is enhanced a lot in the case of high variability of input variables. The proposed method will be used to forecast local electric loads for the optimal investment of distribution systems.

The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.

정부의 배전분할 유보결정에 따라 전력거래소에서는 현행 발전경쟁시장의 효율성 향상을 위한 많은 사업을 추진하고 있다. 그중 우선적으로 추진하였던 사업이 도매전력시장을 대비해 구축한 시장운영시스템(MOS; Market Operation System)을 현행 계통운영을 담당하고 있는 급전 자동화시스템(EMS; Energy Management System)과의 연계활동이다. 이는 시장운영시스템(MOS)에 내재되어 있는 최첨단 기능중에서 일부를 현행 전력시장에 적용함으로써 계통운영의 효율성 향상뿐만 아니라 계통운영기술을 선진화하는 것이다. 특히, 기존 급전시스템에 비해 가장 두드러지는 점은 발전기들에 대한 에너지 및 예비력 급전계획을 사전적으로 5분단위로 최적화하여 수립하고 이를 발전기들에게 송신함으로써 경제적이며 안정적인 전력계통운영을 가능하게 해 줄 수 있는 것이다. 이를 가능하게 하기 위해서는 바로 정확한 미래 수요수준의 결정이 필수불가결한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 MOS-EMS 연계활용에서의 실시간 수요예측의 중요성과 기존 제작사의 알고리즘과 국내 전력수요특성간의 불일치점 그리고 이를 해결하고자 모색했던 방안들에 대하여 설명하고자 한다.

Support Vector Machine(SVM), of which the foundations have been developed by Vapnik (1995), is gaining popularity thanks to many attractive features and promising empirical performance. In this paper, we propose a new short-term load forecasting technique based on SVM. We discuss the input vector selection of SVM for load forecasting and analyze the prediction performance for various SVM parameters such as kernel function, cost coefficient C, and $\varepsilon$ (the width of 8 $\varepsilon-tube$). The computer simulation shows that the prediction performance of the proposed method is superior to that of the conventional neural networks.

The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015

In this paper, we propose an efficient forecasting methodology of the mid and long-term frequency demand in Korea. The methodology consists of the following three steps: classification of basic service group, calculation of effective traffic, and frequency forecasting. Based on the previous studies, we classify the services into wide area mobile, short range radio, fixed wireless access and digital video broadcasting in the step of the classification of basic service group. For the calculation of effective traffic, we use the measures of erlang and bps. The step of the calculation of effective traffic classifies the user and basic application, and evaluates the effective traffic. Finally, in the step of frequency forecasting, different methodology will be proposed for each service group and its applications are presented.

가입자단에서의 병목현상 해결과 통신방송융합서비스의 제공을 위해 가입자망 기술은 디지털화된 HFC와 상하향 100Mbps이상의 속도를 제공하는 FTTH(Fiber To The Home)로 진화될 것으로 예측되며, 궁극적으로는 FTTH로 수렴될 것으로 전망되고 있다. FTTH는 통신과 방송이 융합된 다양한 신규서비스로 새로운 수익을 창출할 것으로 기대되나, 대규모 투자가 필요한 상황에서 정확한 수요 예측은 통신 회사들의 네트워크 구축 관련 의사결정에 필수적인 요인이다. 이를 위해 본 논문에서는 경쟁서비스로 천이가 용이한 통신서비스의 특징을 고려하여 FTTH의 수요예측을 실시하였다. 1차 전문가 설문을 통해 서비스간 전이형태를 모형화하였으며, 이를 토대로 FTTH 서비스로의 천이에 의해 추가적인 확산이 일어나는 변형된 Bass모형을 제안하였다. FTTH 서비스의 확산요인을 분석한 후 이를 토대로 2차 전문가 설문을 통해 각 계수를 추정하였다.

Most of the demand forecasting which have been studied is about long-term time series over 15 years demand forecasting. In this paper, we set up the most optimal ARIMA model for the short-term time series demand forecasting and suggest demand forecasting system for short-term time series by appraising suitability and predictability. We are going to use the univariate ARIMA model in parallel with the bivariate transfer function model to improve the accuracy of forecasting. We also analyze the effect of advertisement cost, scale of branch stores, and number of clerk on the establishment of marketing policy by applying statistical methods. After then we are going to show you customer's needs, which are number of buying products. We have applied this method to forecast the annual sales of refrigerator in four branch stores of A company.

교통운영의 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시키는 차세대교통체계인 ATIS 하부시스템 중 공공성과 사업성을 동시에 가지는 VTIS는 매우 중요하다. 특히, 특정이용자의 수요에 따라 상세한 교통정보를 제공할 뿐만 아니라, 민간부문의 참여도가 높아 부가적인 파급효과의 기대가 크므로 시급한 도입이 예상된다. 하지만 VTIS 서비스 제공매체는 상당히 다양하기에 각 제공매체별로의 적정요금과 요금지불방식도 상당히 다양해지므로, 이에 대한 적절한 기준이나 연구가 시급한 실정이다. 하지만 기존 연구들은 최적경로 산정에만 치중되어 있어 서비스 이용수요와 이용자의 입장이 고려된 적정이용료 산정에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 가상의 다른 가격시나리오 하에서 VTIS 서비스의 이용여부를 설문조사하고, 이항로짓모형을 이용하여 운전자들의 이용수요를 예측하였다. 그리고 설문조사시 이용응답자를 대상으로 순서형 프로빗 모형을 이용하여 각 지불방식별로 이용행태 범주별로 이용률을 산정하고 이에 민감도 분석을 실시하여 월별 지불방식에서는 2800원, 통화당 지불방식에서는 한 통화당 145원의 적정이용료를 산정하였으며 이때의 VTIS 서비스 이용률은 각각 65%와 75%로 나타났다.

VTIS(Value-added Traffic Information System), among the sub-systems of ATIS, is an Advanced Traffic System which innovates efficiency and safety. And this system, having marketability and publicness, is very important. Moreover, This system offers definite traffic information according to the demand of specified users. And it is expected to produce additional spread effects because of high participation rate of private sector. However, the VTIS service media are varied and there are varied optimal Prices and payment methods according to each medium. Because of that, there needs the study on these problems or optimal criteria. But because existing studies were devoted to estimate the optimal route, the study toward the optimal price which was considered part of user and service use demand do not exist. Accordingly, we surveyed under imaginary alternative pricing scenarios and forecasted the use demand of VTIS by using Binary Logit model. Also, for the users who answered that they would use VTIS service in survey, we classified their use's behaviors as four categories and estimated the use ratio to each category by using Ordered Probit model. Last, using sensitivity analysis for results form above, we derived the optimal price that is 2800won in monthly. 145won in payment per call. Then, VTIS service use rate is respectively 65%, 75%.

In this paper, as a forecasting method, the market survey for forecasting demand is introduced for the estimation of subscriber line demand in the optical access networks. The market survey method for the new multimedia services is attempted to collect information directly from customers using the questionnaires for home-users and business-users in local loops. Analysis rationale of questionnaires is suggested to estimate the number of subscriber lines. Also, two measures are presented to quantify the credibility on survey responses; one is the probability that the customer will use the multimedia services and the other is the rate that the subscriber line demand will be actually realized. The former measure is calculated based on the information on customers and the Logit analysis. The latter is obtained by the degree of customer's knowledge about specific services and the customer's willingness to use the services. Based on the values of two measures, the number of subscriber line demand can be developed for installing the optical access networks.

통신서비스가 다양해지고 통신사업이 경쟁화됨에 따라 다양한 통신망 및 통신사업자가 등장하게 되었다. 따라서 이러한 이종 통신망간의 호출 및 사업자별 요금정산 등을 위해서 통신망 혹은 사업자별 식별번호의 부여는 필수적이다. 본 고에서는 국내통신망 식별번호의 현황을 조사, 분석하여 식별번호 부여방안을 제시하였다. 또한, 2000년도에 필요한 국내 통신망 식별번호의 수요를 예측하였다.

연구 목적: 본 연구의 목적은 환선굴의 관광 수요예측을 통해 합리적이고 효율적인 관광정책의 방향을 제시하는 것이다. 연구 방법: 이를 위해, 2014년 1월부터 2022년 12월까지의 관광객 수의 추세를 살펴보고 Winters 지수평활법인 가법 모형과 승법 모형을 이용하여 결과를 비교 분석하였다. 연구 내용: Winters 승법 모형을 이용하여 2023년 1월부터 2027년 12월까지 환선굴의 관광 수요예측을 하였다. 결론 및 제언: 본 연구의 결과를 바탕으로 시사점을 제언하고자 한다. 첫째, 환선굴의 관광객유치를 증가시키기 위한 새로운 개발 정책이 필요하다. 둘째, 동굴 관광객 감소 원인 분석을 통해 시설 노후화, 마케팅 등의 문제점을 개선해야 한다. 셋째, 개방된 동굴의 환경을 개방 전의 동굴 환경의 상태로 유지할 수 있는 정책이 함께 수립되어야 한다. 본 연구는 환선굴의 내･외국인 관광객 통계를 활용하여 미래 관광수요 예측 및 예측에 적합한 모형을 발굴하여 새로운 관광정책 수립을 위한 자료로 활용되거나 관련 연구의 기초가 되었다는 것에 의의가 있다.

The purpose of this study is to present the direction of rational and efficient tourism policies through the prediction of tourism demand in Hwanseon Cave. To this end, the trend of the number of tourists from January 2014 to December 2022 was examined, and the results were compared and analyzed using the Winter Exponential Smoothing Method, additive model and multiplicative model. By applying the Winters multiplicative model, the number of monthly tourists to Hwanseon Cave from January 2023 to December 2027 was predicted. Based on the results of this study, I would like to suggest implications. First, a new development policy is needed to increase the attraction of tourists to Hwanseon Cave. Second, problems such as facility aging and marketing should be improved by analyzing the cause of the decline in tourists to caves. Third, policies should also be established to maintain the environment of the open cave in a state of the cave environment before opening. This study is meaningful in that it was used as data for establishing new tourism policies or became the basis for related research by exploring models suitable for predicting future tourism demand and predicting future tourism demand using statistics from domestic and foreign tourists in Hwanseon Cave.