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[Kisti 연계] 과학기술정책연구원 과학기술정책 Vol.10 No.6 2000 pp.118-130
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수요감소 요인 외생변수를 갖는 SARIMAX 모형을 이용한 관광수요 예측
[Kisti 연계] 한국산업경영시스템학회 Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol.43 No.4 2020 pp.59-66
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In this study, we consider the problem of forecasting the number of inbound foreigners visiting Korea. Forecasting tourism demand is an essential decision to plan related facilities and staffs, thus many studies have been carried out, mainly focusing on the number of inbound or outbound tourists. In order to forecast tourism demand, we use a seasonal ARIMA (SARIMA) model, as well as a SARIMAX model which additionally comprises an exogenous variable affecting the dependent variable, i.e., tourism demand. For constructing the forecasting model, we use a search procedure that can be used to determine the values of the orders of the SARIMA and SARIMAX. For the exogenous variable, we introduce factors that could cause the tourism demand reduction, such as the 9/11 attack, the SARS and MERS epidemic, and the deployment of THAAD. In this study, we propose a procedure, called Measuring Impact on Demand (MID), where the impact of each factor on tourism demand is measured and the value of the exogenous variable corresponding to the factor is determined based on the measurement. To show the performance of the proposed forecasting method, an empirical analysis was conducted where the monthly number of foreign visitors in 2019 were forecasted. It was shown that the proposed method can find more accurate forecasts than other benchmarks in terms of the mean absolute percentage error (MAPE).
수입자동차 리콜 수요패턴 분석과 ARIMA 수요 예측모형의 적용
[Kisti 연계] 한국산업경영시스템학회 Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol.43 No.4 2020 pp.93-106
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This research explores how imported automobile companies can develop their strategies to improve the outcome of their recalls. For this, the researchers analyzed patterns of recall demand, classified recall types based on the demand patterns and examined response strategies, considering plans on how to procure parts and induce customers to visit workshops, recall execution capacity and costs. As a result, recalls are classified into four types: U-type, reverse U-type, L- type and reverse L-type. Also, as determinants of the types, the following factors are further categorized into four types and 12 sub-types of recalls: the height of maximum demand, which indicates the volatility of recall demand; the number of peaks, which are the patterns of demand variations; and the tail length of the demand curve, which indicates the speed of recalls. The classification resulted in the following: L-type, or customer-driven recall, is the most common type of recalls, taking up 25 out of the total 36 cases, followed by five U-type, four reverse L-type, and two reverse U-type cases. Prior studies show that the types of recalls are determined by factors influencing recall execution rates: severity, the number of cars to be recalled, recall execution rate, government policies, time since model launch, and recall costs, etc. As a component demand forecast model for automobile recalls, this study estimated the ARIMA model. ARIMA models were shown in three models: ARIMA (1,0,0), ARIMA (0,0,1) and ARIMA (0,0,0). These all three ARIMA models appear to be significant for all recall patterns, indicating that the ARIMA model is very valid as a predictive model for car recall patterns. Based on the classification of recall types, we drew some strategic implications for recall response according to types of recalls. The conclusion section of this research suggests the implications for several aspects: how to improve the recall outcome (execution rate), customer satisfaction, brand image, recall costs, and response to the regulatory authority.
뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템： 시간, 일간, 주간 단위 예측
[Kisti 연계] 한국지능시스템학회 Journal of Korean Institute of Intelligent Systems Vol.14 No.5 2004 pp.533-538
...수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
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본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability
뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템： 시간, 일간, 주간 단위 예측
[Kisti 연계] 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술대회논문집 2004 pp.283-287
...수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
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본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
시계열분석에 의한 초등교원의 수요 예측：설명변수의 탐색과 분석방법간 예측결과의 비교
[NRF 연계] 한국교육개발원 한국교육 Vol.29 No.2 2002.12 pp.113-130
...예측되었다. 시계열 회귀분석 모형에서는 학생수와 교육예산 규모의 시계열이 교원수 시계열을 잘 설명하는 것으로 나타났으며, 지수평활 모형에 의한 교원수 예측값은 시계열 회귀분석 모형에 의한 예측값보다 일관성있게 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 예측방법별로 예측 결과에 차이가 발생한 원인이 검토되었으며 각 예측방법의 제한점이 논의되었다. 선행연구의 예측 결과와 이 연구의 예측 결과가 비교되었으며, 예측결과가 갖는 교육정책의 수립을 위한 기초 자료로서의 중요성이 강조되었다.
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시계열 회귀분석 모형과 지수평활 모형에 의하여 향후 10년간의 연도별 총 교원수가 예측되었다. 시계열 회귀분석 모형에서는 학생수와 교육예산 규모의 시계열이 교원수 시계열을 잘 설명하는 것으로 나타났으며, 지수평활 모형에 의한 교원수 예측값은 시계열 회귀분석 모형에 의한 예측값보다 일관성있게 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 예측방법별로 예측 결과에 차이가 발생한 원인이 검토되었으며 각 예측방법의 제한점이 논의되었다. 선행연구의 예측 결과와 이 연구의 예측 결과가 비교되었으며, 예측결과가 갖는 교육정책의 수립을 위한 기초 자료로서의 중요성이 강조되었다.
The number of elementary school teachers for the next ten years were forecasted using the time-series regression model and the exponential smoothing model. The number of students and the amount of educational budget were selected for the explanatory variables in the time-series regression model. The forecasted number of elementary school teachers using the exponential smoothing method was consistently larger than that using the times-seres regression model. The causes for the difference were discussed, and the results were compared with those from the previous studies.
추석 연휴 전력수요 특성 분석을 통한 단기수요 예측 모형 개발
[Kisti 연계] 대한전기학회 대한전기학회 학술대회논문집 2011 pp.608-609
...수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
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전력수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
뉴로-퍼지 모델 기반 단기 전력 수요 예측시스템: 시간, 일간, 주간 단위 예측
[Kisti 연계] 대한전기학회 대한전기학회 학술대회논문집 2001 pp.323-326
...수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
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본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
다중스케일 분석과 SVM 비선형 예측 모형을 활용한 상수도 수요량 예측기법 개발
[Kisti 연계] 한국수자원학회 한국수자원학회 학술대회논문집 2012 p.367
...예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
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기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
Wavelet Transform을 이용한 물수요량의 특성분석 및 다원 ARMA모형을 통한 물수요량예측
[Kisti 연계] 한국수자원학회 한국수자원학회 논문집 Vol.31 No.3 1998 pp.317-326
...수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.
※ 협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.
시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.
Water consumption characteristics on the northern part of Seoul were analyzed using wavelet transform with a base function of Coiflets 5. It turns out that long term evolution mode detected at 212 scale in 1995 was in a shape of hyperbolic tangent over the entire period due to the development of Sanggae resident site. Furthermore, there was seasonal water demand having something to do with economic cycle which reached its peak at the ends of June and December. The amount of this additional consumption was about $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$ on June and $500\;\textrm{cm}^3/hr$ on December. It was also shown that the periods of energy containing sinusoidal component were 3.13 day, 33.33 hr, 23.98 hr and 12 hr, respectively, and the amplitude of 23.98 hr component was the most humongous. The components of relatively short frequency detected at $2^i$[i = 1,2,…12] scale were following Gaussian PDF. The most reliable predictive models are multiple AR[32,16,23] and ARMA[20, 16, 10, 23] which the input of temperature from the view point of minimized predictive error, mutual independence or residuals and the availableness of reliable meteorological data. The predicted values of water supply were quite consistent with the measured data which cast a possibility of the deployment of the predictive model developed in this study for the optimal management of water supply facilities.
연료비 변화에 따른 자동차 유종별 수요 분석과 디젤 가격 변화에 따른 독일 수입차의 수요 예측
[NRF 연계] 한독경상학회 경상논총 Vol.35 No.3 2017.09 pp.77-96
...수요변화를 모색하고 있다. 이러한 상황에서 연료 가격 변화에 따른 각 자동차 유종별 수요분석을 통해 향후 연료 가격 변화가 국내 독일 자동차 수요에 미치는 영향을 분석하였다. 분기별 및 지역별 패널데이터를 활용해 연료 가격 변화에 따른 유종별 자동차 수요의 변화를 패널모형으로 분석한 결과, 디젤 가격을 인상시킬 경우, 휘발유나 디젤 자동차보다는 대체에너지 자동차의 수요가 증가할 것으로 예상되었다. 반면, 휘발유 가격을 인하시킬 경우, 디젤 자동차나 대체에너지 자동차보다는 휘발유 자동차의 수요가 증가할 것으로 분석되었다. 즉 휘발유 가격을 인하하거나 디젤 가격을 인상하거나에 관계없이 디젤 자동차의 수요는 감소할 것으로 예상된다. 향후 예상되는 디젤 가격 변화에 따른 국내 수입 독일 자동차 판매대수의 변화를 분석한 결과, 가격 인상폭에 따라 정도의 차이는 있겠지만 자동차 판매대수의 감소가 예상되며 국내 수입 자동차 시장에서 독일 자동차 브랜드들의 입지가 악화될 것으로 예상된다. 다만 디젤 가격이 인상됨에 따라 대체에너지 차량의 수요는 증가할 것으로 분석되어져, 자동차 업계도 이에 대한 전략적 대응과 대체에너지 차량에 대한 투자가 요구된다.
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국내 외제차 중 독일의 디젤차가 가장 큰 점유율을 차지하고 있는 상황에서 디젤 자동차 배기가스에 대한 우려가 꾸준히 제기됨에 따라 정부는 휘발유와 디젤 가격의 상대가격을 조정함으로써 디젤 자동차의 수요변화를 모색하고 있다. 이러한 상황에서 연료 가격 변화에 따른 각 자동차 유종별 수요분석을 통해 향후 연료 가격 변화가 국내 독일 자동차 수요에 미치는 영향을 분석하였다. 분기별 및 지역별 패널데이터를 활용해 연료 가격 변화에 따른 유종별 자동차 수요의 변화를 패널모형으로 분석한 결과, 디젤 가격을 인상시킬 경우, 휘발유나 디젤 자동차보다는 대체에너지 자동차의 수요가 증가할 것으로 예상되었다. 반면, 휘발유 가격을 인하시킬 경우, 디젤 자동차나 대체에너지 자동차보다는 휘발유 자동차의 수요가 증가할 것으로 분석되었다. 즉 휘발유 가격을 인하하거나 디젤 가격을 인상하거나에 관계없이 디젤 자동차의 수요는 감소할 것으로 예상된다. 향후 예상되는 디젤 가격 변화에 따른 국내 수입 독일 자동차 판매대수의 변화를 분석한 결과, 가격 인상폭에 따라 정도의 차이는 있겠지만 자동차 판매대수의 감소가 예상되며 국내 수입 자동차 시장에서 독일 자동차 브랜드들의 입지가 악화될 것으로 예상된다. 다만 디젤 가격이 인상됨에 따라 대체에너지 차량의 수요는 증가할 것으로 분석되어져, 자동차 업계도 이에 대한 전략적 대응과 대체에너지 차량에 대한 투자가 요구된다.
It has been a social concern that car emission would seriously deteriorate the atmosphere and the Government plans to reduce the diesel cars by adjusting the relative energy price between gasoline and diesel. This study investigates the demand of cars by fuel types in response to changes in fuel prices and forecasts the demand of German cars in Korea. Utilizing panel data, the empirical results present that raising diesel prices would increase the demand of alternative fuel cars. On the contrary, reducing gasoline prices would increase the demand of gasoline cars and decrease that of both diesel and alternative fuel cars. Consequently, no matter which fuel price between gasoline and diesel is adjusted, the demand of diesel cars will be reduced. Based on the empirical results, we expect that the demand of German cars will lose the market share resulting from the increasing diesel price. Other empirical results suggest that the demand of cars using alternative fuels will rise when the diesel price increases. Thus, it is recommended that automobile companies need their strategic responsiveness on the Korean government policy regarding the fuel prices and investment on alternative fuel cars.
[Kisti 연계] 한국산업경영시스템학회 Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol.38 No.3 2015 pp.159-168
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Aggregate Production Planning determines levels of production, human resources, inventory to maximize company's profits and fulfill customer's demands based on demand forecasts. Since performance of aggregate production planning heavily depends on accuracy of given forecasting demands, choosing an accurate forecasting method should be antecedent for achieving a good aggregate production planning. Generally, typical forecasting error metrics such as MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), and CFE (Cumulated Forecast Error) are utilized to choose a proper forecasting method for an aggregate production planning. However, these metrics are designed only to measure a difference between real and forecast demands and they are not able to consider any results such as increasing cost or decreasing profit caused by forecasting error. Consequently, the traditional metrics fail to give enough explanation to select a good forecasting method in aggregate production planning. To overcome this limitation of typical metrics for forecasting method this study suggests a new metric, WACFE (Weighted Absolute and Cumulative Forecast Error), to evaluate forecasting methods. Basically, the WACFE is designed to consider not only forecasting errors but also costs which the errors might cause in for Aggregate Production Planning. The WACFE is a product sum of cumulative forecasting error and weight factors for backorder and inventory costs. We demonstrate the effectiveness of the proposed metric by conducting intensive experiments with demand data sets from M3-competition. Finally, we showed that the WACFE provides a higher correlation with the total cost than other metrics and, consequently, is a better performance in selection of forecasting methods for aggregate production planning.
[NRF 연계] 사단법인 미래융합기술연구학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.10 No.12 2024.12 pp.397-406
...수요에 부합하지 못하고 있다. 충전소 입지 조건에 따라서 충전서비스의 효율성이 다르고 충전소 설치를 위한 촉기 투자 비용이 높기 떄문에 충전소 최적 입지 선정을 위한 기준을 섬세하게 선정할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역별 충전수요를 기반으로 충전수요에 영향을 주는 요인을 발견하고, 요인을 만족하는 지역과 지역별 부족공급양을 예측할 수 있는 모델과 격자 기준의 지점 선정 알고리즘을 제시하였다. 제주 지역에 적용하여 급속의 경우는 제주라는 특성으로 관광지 중심의 수요가 높은 것으로 분석되었고 완속의 경우는 교통량이 핵심 요인으로 분석되었다.
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이동수단을 전기차 및 수소차로 전환하는 것이 지구 온난화와 기후 변화에 효과적으로 대응하는 방안이다. 많은 국가에서 전기차를 보급하기 위해 구매 보조금을 지급하거나 세금 감면등의 정책을 펼치고 있다. 그러나 전기차는 친환경적이라고 알지만 충전이 불편하고 주행거리가 짧다는 인식으로 전기차 보급률이 크게 늘지 못하고 있다. 충전 인프라 구축이 전기차 보급률을 높이는 중요한 요인이기 때문에, 환경부 및 지자체는 공공 개방성을 고려하여 시민접근성이 높은 개방형 공간과 대형 쇼핑몰에 충전소를 확대하고 있지만 수요에 부합하지 못하고 있다. 충전소 입지 조건에 따라서 충전서비스의 효율성이 다르고 충전소 설치를 위한 촉기 투자 비용이 높기 떄문에 충전소 최적 입지 선정을 위한 기준을 섬세하게 선정할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역별 충전수요를 기반으로 충전수요에 영향을 주는 요인을 발견하고, 요인을 만족하는 지역과 지역별 부족공급양을 예측할 수 있는 모델과 격자 기준의 지점 선정 알고리즘을 제시하였다. 제주 지역에 적용하여 급속의 경우는 제주라는 특성으로 관광지 중심의 수요가 높은 것으로 분석되었고 완속의 경우는 교통량이 핵심 요인으로 분석되었다.
This study aims to compare adult and school-age learners' experiences and perceptions of using generative AI, especially ChatGPT, and to explore its educational use by adult learners. It seeks to identify generative AI's educational potential and limitations and provide basic data for developing customized educational programs. The study was conducted by surveying adult learners and school-age learners enrolled at C University in Gangwon Province. The survey was conducted online from May 31 to June 14, 2024, and 148 responses were used for analysis. The collected data was analyzed using the SPSS 23.0 statistical program, employing frequency analysis, descriptive statistics, and independent samples t-test. The results showed that school-age learners had a more positive overall evaluation of their experience with ChatGPT than adult learners. There was a statistically significant difference between adult and school-age learners' satisfaction with the experience of using generative AI. Both groups had similar perceptions of the utility, impact, challenges, need for training, and use of generative AI as an educational tool. School-age learners were also more likely to use generative AI for educational purposes than adult learners. This study confirms that generative AI, particularly ChatGPT, has great potential as an educational tool. School-age learners have a more positive and proactive attitude towards generative AI, while adult learners have less experience and are more cautious. Considering these differences, it is necessary to develop customized training programs for each group. Additionally, educators need to be educated about the ethical issues and usage guidelines of generative AI and be empowered to use generative AI effectively.
[Kisti 연계] 한국통계학회 The Korean journal of applied statistics Vol.24 No.1 2011 pp.93-102
...수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과 오차수정모형의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 일본, 중국, 미국, 필리핀에 대한 실제 자료를 이용한 결과 관광 수요에는 계절성이 중요한 역할을 하는 것을 보이고 각 국가별로 예측 정확도를 RMSE를 기준으로 하여 비교하였다.
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본 연구는 관광수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과 오차수정모형의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 일본, 중국, 미국, 필리핀에 대한 실제 자료를 이용한 결과 관광 수요에는 계절성이 중요한 역할을 하는 것을 보이고 각 국가별로 예측 정확도를 RMSE를 기준으로 하여 비교하였다.
In this paper, we compared the performance of the several time series models for tourism demand forecasting. We showed that seasonal effects in the data(Japan, China, USA, and Philippines) exist in the tourism data and the forecasting accuracies are compared by the RMSE criterion.
전력 수요 예측 관련 의사결정에 있어서 기온예보의 정보 가치 분석
[Kisti 연계] 한국경영과학회 경영과학 Vol.26 No.1 2009 pp.77-91
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It is the most important sucess factor for the electricity generation industry to minimize operations cost of surplus electricity generation through accurate demand forecasts. Temperature forecast is a significant input variable, because power demand is mainly linked to the air temperature. This study estimates the information value of the temperature forecast by analyzing the relationship between electricity load and daily air temperature in Korea. Firstly, several characteristics was analyzed by using a population-weighted temperature index, which was transformed from the daily data of the maximum, minimum and mean temperature for the year of 2005 to 2007. A neural network-based load forecaster was derived on the basis of the temperature index. The neural network then was used to evaluate the performance of load forecasts for various types of temperature forecasts (i.e., persistence forecast and perfect forecast) as well as the actual forecast provided by KMA(Korea Meteorological Administration). Finally, the result of the sensitivity analysis indicates that a $0.1^{\circ}C$ improvement in forecast accuracy is worth about $11 million per year.
교통수요 예측 프로그램 Emme/2와 UFOSNET 비교
[Kisti 연계] 대한교통학회 교통 기술과 정책 Vol.3 No.2 2006 pp.69-75
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[Kisti 연계] 한국건설관리학회 건설관리 Vol.6 No.1 2005 pp.80-88
...수요는 수요유발 상관인자를 주축으로 한 주택수요 예측모형에 의하여 그 수표량을 예측할 수 있다. 이때, 주택수요 예측모형은 상관인자의 영향도에 따라서 인자의 미세한 추이변화에 대해서도 수요의 변화폭을 민감하게 제시하게 된다. 이를 위하여 주택수요 예측에 동원 될 수 있는 여러 상관인자들 가운데 영향도가 가장 큰 인자가 무엇인지 찾아낼 필요가 있다. 이때 대상인자의 데이터는 횡단면자료(Cross Section Data) 혹은 시계열자료(Time Series Data)분석으로 수행된다. 즉, 영향도가 가장 큰 인자들을 찾아내는 방법마련이 필요하며 이후 이 방법에 따른 상관인자의 도출이 가능함에 따라 영향도가 가장 큰 인자를 발굴하는 방법을 제시하고 이에 의한 상관인자를 도출하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
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주택수요는 수요유발 상관인자를 주축으로 한 주택수요 예측모형에 의하여 그 수표량을 예측할 수 있다. 이때, 주택수요 예측모형은 상관인자의 영향도에 따라서 인자의 미세한 추이변화에 대해서도 수요의 변화폭을 민감하게 제시하게 된다. 이를 위하여 주택수요 예측에 동원 될 수 있는 여러 상관인자들 가운데 영향도가 가장 큰 인자가 무엇인지 찾아낼 필요가 있다. 이때 대상인자의 데이터는 횡단면자료(Cross Section Data) 혹은 시계열자료(Time Series Data)분석으로 수행된다. 즉, 영향도가 가장 큰 인자들을 찾아내는 방법마련이 필요하며 이후 이 방법에 따른 상관인자의 도출이 가능함에 따라 영향도가 가장 큰 인자를 발굴하는 방법을 제시하고 이에 의한 상관인자를 도출하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
This research describes an interactive process of analysing the demand factors for apartment on Cheonan area Using subjective statistical data for demand factor the process are categorized into main factors explained for the sensitiveness of correlation coefficient. This investigation is based on an analysis of the work of time series data One of the propose of this research is determining the correlation factors that can be effectively used in the model of forcasting. The results show a significant correlation coefficient on correlation matrix to iud the optimum correlation factors. The paper thus shows how to gain greater influntial factors on principal component analysis Consequently, this paper provides useful information about correlationship, but has limit of regional boundary for effectiveness.
주택수요 예측을 위한 주택량과 상수도보급률의 상관성 분석
[Kisti 연계] 한국건설관리학회 건설관리 Vol.6 No.2 2005 pp.61-68
...수요예측 모형을 구축한다 예측모형은 자료유형에 따라 다소 차이가 있으나 시계열자료(Time Series Data) 분석기법에 의한 모형 구축 시 추정대상 지역특성을 민감히 반영할 수 있는 영향인자가 필요하다. 도시지역을 인구규모로 분류하여 영향인자를 분석할 경우, 대도시와는 달리 중 $\cdot$ 소도시는 주택량과 상수도보급률의 변화가 일정기간 민감한 상관관계가 존재하는 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 중 $\cdot$ 소도시 주택수요 예측을 위해 상수도보급률을 유용하게 적용할 수 있는 구간, 즉 예측모형 구축이 가능한 시점까지의 도시 주택량과 인구수 규모를 찾아낼 필요가 있다. 따라서, 전국 중 $\cdot$ 소도시를 대상으로 주택량과 상수도 보급률의 상관관계가 중 소도시 지역에서만 있는 것으로 조사된 기존 연구 결과를 재 입증하고, 지역별 상관관계가 완화되는 시점의 시기, 상수도보급률, 주택량, 인구수 규모를 발견하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
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지역별 적정 주택량을 공급하기 위해 수요예측 모형을 구축한다 예측모형은 자료유형에 따라 다소 차이가 있으나 시계열자료(Time Series Data) 분석기법에 의한 모형 구축 시 추정대상 지역특성을 민감히 반영할 수 있는 영향인자가 필요하다. 도시지역을 인구규모로 분류하여 영향인자를 분석할 경우, 대도시와는 달리 중 $\cdot$ 소도시는 주택량과 상수도보급률의 변화가 일정기간 민감한 상관관계가 존재하는 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 중 $\cdot$ 소도시 주택수요 예측을 위해 상수도보급률을 유용하게 적용할 수 있는 구간, 즉 예측모형 구축이 가능한 시점까지의 도시 주택량과 인구수 규모를 찾아낼 필요가 있다. 따라서, 전국 중 $\cdot$ 소도시를 대상으로 주택량과 상수도 보급률의 상관관계가 중 소도시 지역에서만 있는 것으로 조사된 기존 연구 결과를 재 입증하고, 지역별 상관관계가 완화되는 시점의 시기, 상수도보급률, 주택량, 인구수 규모를 발견하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
The analysis described in this paper indicate the existence of a correlationship for housing demand and water supply ratio. Using subjective statistical data for the trend of population on regional area, water supply ratio and the number of households, the paper examines the correlationship of forecasting factors for apartments in the ways in which the tendency of demands for apartments and water supply ratio have been analyzed within small and mediumsized city. Differences in the correlationship on the several scale of a city are also taken into account in the analysis. The summary table of the tendency for housing supplies, population and water supply ratio on each scale of a city was generated using data from LAIB. This study attempted to address certain factors that are measurable within a specified paradigm, in order to investigate the extent to which the expectation of apartment supplies can be estimated from the correlationship of water supply ratio. Therefore, it can be suggested that the limited scale of a city are set to maintain the correlationship for housing demands and water supply ratio.
[Kisti 연계] 대한전기학회 전기학회지 Vol.40 No.5 1991 pp.18-26
...수요예측의 기본목적은 미래에 예상되는 전력수요를 정확히 예측함으로써 이를 충족시킬 수 있는 전원 및 계통설비의 적기 확보와 아울러, 보다 저렴한 비용으로 전력을 공급할 수 있게 하는데 있다.
※ 협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.
전력수요예측의 기본목적은 미래에 예상되는 전력수요를 정확히 예측함으로써 이를 충족시킬 수 있는 전원 및 계통설비의 적기 확보와 아울러, 보다 저렴한 비용으로 전력을 공급할 수 있게 하는데 있다.
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