Earticle

청소년수련활동은 지난 1991년 청소년기본법이 제정된 이후 제도권내의 활동으로 자리잡아오면서 꾸준한 성장세를 이어왔지만 향후의 교육여건변화는 청소년수련활동에 어떠한 형태로든 영향을 미칠 것으로 예상됨에 따라 청소년수련활동이 향후 어떠한 방향으로 운영될 것인가를 예상해 보는 것은 매우 중요한 과제가 된다. 특히 자연권수련활동의 경우는 주로 학단형, 집단형 수련활동으로 이루어지고 있기 때문에 학생수련활동의 변화가능성에 더욱 영향을 받을 수 밖에 없다는 점에서 자연권수련활동의 수요변화를 집중적으로 예측을 해 보고자 하였다. 이에 수련활동의 수요예측은 국립평창의 청소년수련원의 수련활동 참가자를 대상으로 2001-2005년까지 수련원의 활동자료를 분석하여 수련활동 수요예측자료로 활용하였다. 분석결과 지난 5년간(2001-2005)의 청소년수련활동여건은 수련활동의 수요예측에 있어 약간의 감소추세를 보이고 있어 이에 적극적으로 대응해야 할 필요가 있음을 알 수 있었다. 따라서 이에 능동적으로 대처하기 위해서는 다음과 같은 방안이 적극 필요할 것으로 보인다. 첫째, 지금가지의 수련활동은 대집단중심, 그리고 학단중심으로 운영되어 왔지만 학교여건의 변화가 수련활동의 수요를 변화시킬 것으로 예상되어 수련활동의 수요는 접차 감소될 것으로 예측되었다. 둘째, 청소년수련활동기관의 활동수요감소를 방지하기 위해 가족 또는 집단형 프로그램을 개발하고 이를 홍보하는 등 적극적 마케팅방안을 구사해야 할 필요가 있을 것으로 보인다.

It is predicted that the expansion of the 5 day school week system will have various effects on the school course curriculums. Especially the reduction of the frequency of the discretion activities(ex: special activities) and/or non-subject area is assumed to have direct and indirect influences; we practiced a demand forecast on how much the changes made on the frequency will influence the training activities. The demand forecast of the training activities were used as the material of the demand forecast of the training activities, analyzing the activity materials of 2001~2005, with the subjects who were the participants of the training activities at PYEONGCHANG NATIONAL YOUTH CENTER OF KOREA. As a result of the analysis, the given condition of the youth training activities in last 5 years(2001~2005) happened to be the decrease factor in the demand forecast of training activities, rather than the changes of the 5 day system, and we could find out that we have the needs to correspond very actively. Therefore, we might need following plans in order to actively correspond. First, as 5 day school week went into effect, there must be a provision of the plan to make the activity programs more advanced and also the efforts to provide the highly enticed programs in order to deal with the decrease of the demand of training activities. Second, in order to prevent the decrease on the demand of the activities of youth training activities centers, it seems like there would be a need to use aggressive marketing strategies such as developing and advertising family or group programs.

서울시 수요추정을 위하여 회귀모형, 시계열 예측방법 및 정성적 예측방법 등을 검토하였고, 한국개발연구원(KDI), 산업통상자원부 및 학술연구지 등에서 발표된 선행연구들을 검토하였다. 수요추정 모형을 도출한 결과 회귀분석 선형, 2차 모형 및 능형회귀분석, ARIMA 모형 등이 적합한 모형으로 확인이 되었으며, 이들 모형 중에서 가장 적합한 모형은 2차 모형으로 분석되었다. 서울시 전시컨벤션 면적의 수요추정은 적극적 안(2차 모형)과 보수적 안(선형)으로 추정하였다. 서울시의 전시면적은 적극적 안 기준으로 2020년에 67,950㎡가 부족하고, 2025년에는 102,208㎡가 부족하며, 2030년에는 138,872㎡가 부족한 것으로 추정되었다. 보수적 안 기준으로는 2020년에는 50,477㎡가 부족하고, 2025년에는 69,808㎡가 부족하며, 2030년에는 88,396㎡가 부족한 것으로 추정되었다. 서울시의 회의면적은 적극적 안 기준으로 2020년에는 17,530㎡가 부족하고, 2025년에는 24,145㎡가 부족하며, 2030년에는 30,506㎡가 부족한 것으로 추정되었다. 보수적 안 기준으로는 2020년에는 9,932㎡가 부족하고, 2025년에는 14,968㎡가 부족하며, 2030년에는 19,810㎡가 부족한 것으로 추정되었다. 적극적 안으로 전시컨벤션 시설을 건립할 경우에는 해외의 전시회와 국제회의를 국내로 유치하는 적극적인 노력이 필요할 것이다. 서울시의 전시컨벤션 시설의 건립방향은 기존 MICE 시설 인프라가 잘 구축되어 있는 강남(삼성) 및 송파(잠실)지역을 중심으로 연계 건립을 추진하는 것이 바람직할 것이다. 서울지역의 다수의 전시컨벤션 시설들이 각자의 브랜드로 경쟁구도를 형성하는 것보다는 현재 대외적으로 인지도가 높은 브랜드를 활용하든지 혹은 새로운 브랜드를 만들어 활용하는 것도 하나의 방안이 될 수 있다.

The demand for exhibition & convention center in the City of Seoul has closely been estimated in either active or conservative perspective. As for the active view, it has been estimated that its total exhibition area would be insufficient of 67,950㎡ in the year of 2020, 102,208㎡ in 2025, and 138,872㎡ in 2030. Leading experts have offered to construct a multiple exhibition and convention complex in Gangnam or Songpa where they already have their own well-developed infrastructures for MICE facilities. As of now, numerous exhibition & convention centers located in Seoul would rather need to make the best use of the existing popular brands than use their own brands not to compete each other and another great way to draw people’s attention would be launching total new brand.

Since 'The Act on Private Investment of The Infrastructure' was established in 1994, private investment as well as government's investment in transport infrastructure has been active. However investment in transport infrastructure has more risks than others' due to uncertainty both in traffic volume and in construction cost. In the current appraisal procedure of deciding transportation infrastructure investment, instead of risk management, the sensitivity analysis considering only the changes of benefit, cost and social discount rate which are main factor affecting economic feasibility is carried out. Therefore the uncertainty of various factors affecting demand, cost and benefit are not considered in feasibility study. In this study the problems in current investment appraisal system were reviewed. Using Delphi technique the major factors which have high uncertainty in feasibility study were surveyed and then improvement plan was suggested in the respective of classic 4 step demand forecasting method. The range estimation technique was also mentioned to deal with the uncertainty of the future.

기존의 시계열 자료에서는 보통 회귀적 방법이 적용되어 왔다. 여기서는 1983년 1월부터 1987년 12월 까지의 서울시 가정용수 자료를 이용하여 회귀법, 지수평활법, 요소분해법, 그리고 자기회귀이동평균법으로 예측모형을 세우고 이 모형들에서 1988년 1월부터 1988년 12월까지의 자료에 대한 예측오차의 평방합을 최소로 하는 방법이 무엇인지 알아보고자 한다.

본 연구는 관광산업의 의존도가 높은 제주특별자치도의 관광수요정책개발에 도움이 되는 제주 관광수요 예측지수를 뉴스 빅데이터를 활용 하여 개발하는 것으로 목적으로 한다. 뉴스가 여론을 형성하여 의사결정에 영향을 미친다는 전제를 바탕으로, 뉴스 빅데이터에서 제주 관광과 관련된 주요 키워드를 선정하기 위해 웹 크롤링을 시행하였고, 수집한 키워드 데이터의 빈도 분석을 기반으로, 관광 수요예측지수를 산출하였 다. 마지막으로 교차상관관계 분석을 통한 수요예측지수 유용성 평가다. 입도 관광객 수와 수요예측지수 간의 교차상관관계를 분석하여 수요 예측지수의 유용성을 확인하였다. 연구결과는 다음과 같다. 먼저 관광수요 뉴스예측지수에 사용된 경기불황을 암시하는 키워드 후보군을 선정하였으며, 이후, 입도관광객과 상관관계가 있는 키워드 조합을 선정하여 최종적으로 관광수요 뉴스예측지수에 사용할 키워드를 결정했다. 최종 선정된 키워드는 ‘암울’, ‘먹 구름’, ‘경제위기’, ‘경제불안’, ‘경기침체’, ‘경제불확실성’ 이다. 마지막으로 관광수요 뉴스예측지수가 입도 관광객 수의 변화를 예측하는 데 유용한 선행지표로 활용될 가능성을 확인하는 교차상관결과, 관광수요 뉴스예측지수와 입도 관광객 수 간에는 모든 시차에서 통계적으로 유 의미한 상관관계를 확인하였다. 본 연구는 뉴스 기사를 활용한 빅데이터 분석이 실시간으로 변동하는 관광수요를 예측하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 제시하였다 는 측면에서 의의가 있다. 이는 관광정책의 개발 및 관광전략수립 및 이행의 의사결정에 유용한 도구가 될 수 있음을 보여준다.

The purpose of this study is to develop a Jeju tourism demand forecast index using news big data to help develop tourism demand policy for Jeju Special Self-Governing Province, which is highly dependent on the tourism industry. Based on the premise that news shapes public opinion and influences decision-making, web crawling was conducted to select key keywords related to Jeju tourism from news big data, and based on frequency analysis of the collected keyword data, tourism The demand forecast index was calculated. Lastly, we evaluate the usefulness of the demand forecast index through cross-correlation analysis. The usefulness of the demand forecasting index was confirmed by analyzing the cross-correlation between the number of tourists visiting the island and the demand forecasting index. The research results are as follows. First, a group of keyword candidates hinting at the economic recession used in the tourism demand news forecast index were selected, and then keyword combinations that were correlated with incoming tourists were selected to finally determine the keywords to be used in the tourism demand news forecast index. The final selected keywords were ‘gloom’, ‘dark clouds’, ‘economic crisis’, ‘economic instability’, ‘economic recession’, and ‘economic uncertainty analysis’. Lastly, the cross-correlation results confirm the possibility that the tourism demand news forecast index can be used as a useful leading indicator in predicting changes in the number of island tourists. There is a statistically significant correlation between the tourism demand news forecast index and the number of island tourists at all time lags. was confirmed. This study is significant in that it suggests that big data analysis using news articles can be used as a useful tool to predict fluctuating tourism demand in real time. This shows that it can be a useful tool for decision-making in the development of tourism policies and the establishment and implementation of tourism strategies.

세계 각국이 코로나 19 확산을 막기 위한 영업 중지(business shutdown), 여행금지(travel ban), 자가 격리(self-isolation), 재택근무 (teleworking) 등의 억제책을 시행하였다. 이로 인한 코로나 19 조치는 기본적으로 대면접촉·이동을 금지하는 형태이기 때문에 필연적으로 관광에 막대한 피해를 준다(김형종, 2020a). 본 연구는 시계열 분석을 통해서 관광시장의 과거와 현재 및 미래 법칙성을 발견하고 이를 모형화하여 추정하고, 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측된 값들을 예측하는 것이다(이우리, 2016). 수요예측은 관광시장의 역동성에 따른 환경변동에 대하여 대응을 위해 관광분야에서는 꾸준히 활용하고 있다. 본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 대비하여 합리적인 관광진흥정책을 수립하고 바람직한 관광정책의 방향을 제시하기 위해 관광목적지의 미래 관광수요를 예측하고 분석하고자 하였다. 연구 목적을 달성하기 위하여 계량경제학에서 많이 사용하고 있는 ARIMA 시계열분석을 실시하였다. ARIMA, 즉 자기회귀이동평균 모형을 이용하여 얻은 예측치와 관측치를 비교하고 모형의 적합성과 정확성을 검정하며, 가장 적합한 모형을 선정하고자 한다. 본 연구에서 ARIMA(2,1,2)모델로 얻은 예측결과, 관광목적지 2022년 4월 88,669명, 2022년 5월 105,465명, 2022년 6월 94,402명, 2022년 7월 95,466명, 2022년 8월 102,276명, 2022년 9월 86,245명, 2022년 10월 99,875명, 2022년 11월 95,764명, 2022년 12월 84,075명, 2023년 1월 93,120명, 2023년 2월 103,905명, 2023년 3월 92,696명으로 예측되었다. 이러한 관점에서, 본 논문은 이론을 바탕으로 하여 관광목적 지의 관광수요를 예측함으로써 관광목적지는 정확하게 관광경제발전 정책과 방침을 만들어낼 수 있는 데에 큰 도움이 되리라 생각한다.

The purpose of this study is to forecast the number of tourists in Gamcheon Culture Village . For this, this study collected data from January 2015 to December 2021 from Tourism Knowledge & Information System. To forecast the number of tourists ARIMA time series analysis was performed. The predictions and observations obtained using the model were compared, the suitability and accuracy of the model were tested, and the best model for this study was selected. The results of tourists from January to December 2022 in Gamcheon Culture Village shows that there is no trend of a surge in the number of tourists visiting Gamcheon Culture Village, and about 148,442 tourists were expected to visit Gamcheon Culture Village every month. From this point of view, this study is thought to be of great help in accurately creating policies and policies for the development of the tourism economy by predicting the tourism demand of tourism destination based on theory.

우리나라의 항공여객 운송실적은 지속적으로 성장하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 항공여객 운송 실적의 성장추 이를 확인하기 위해 시스템다이내믹스를 활용한 항공여객 수요예측 모델을 제안하였다. 항공여객 수요예측은 항공여객 운 송수요를 종속변수로 하고 국제항공유가, GDP 및 환율을 외생변수로 하여 시뮬레이션 하였다. 모델의 정확도는 MAPE와 R2를 이용하여 검증하였고 검증 결과 제안된 예측모델은 정확한 예측모델로 확인되었다. 수요예측 결과 국적 항공사의 항공 여객 처리실적은 앞으로도 지속적으로 성장하며, 특히 저비용항공사의 수송 분담률이 크게 증가할 것으로 예측되었다. 향후 한국에 진출해 있는 외국계 항공사들의 내국인 처리 실적 및 국적항공사들의 Alliance 체결에 따른 실적 등을 추가하여 보다 정확한 항공여객 수요예측 모델을 제안하고자 한다.

Korea's air passenger traffic has been growing steadily. In this paper, we propose a forecasting model of air passenger demand to ascertain the growth trend of air passenger transportation performance in Korea. We conducted a simulation based on System Dynamics with the demand as a dependent variable, and international oil prices, GDP and exchange rates as exogenous variables. The accuracy of the model was verified using MAPE and R2, and the proposed prediction model was verified as an accurate prediction model. As a result of the demand forecast, it is predicted that the air passenger demand in Korea will continue to grow, and the share of low cost carriers will increase sharply. The addition of the Korean transportation performance of foreign carriers in Korea and the transportation performance of Korean passengers due to the alliance of airlines will provide a more accurate forecast of passenger demand.

The main objective of this study is to improve the accuracy of demand forecasting based on the air defense weapon systems. In order to improve the demand forecasting accuracy, this study uses various existing demand forecasting methods. The results of this study will contribute to the economical military operations and combat readiness attitude maintenance by applying additional demand forecasting methods such as the nearst neighbor method. Also, finding the accurate methods of anticipating demands and categorizing items based on its characteristics are the ultimate goal of the survey, which is beyond simply evaluating which methods have more preciseness.

최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 ‘주택건설 기준 등에 관한 규정’을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6～21%, 분양아파트는 21～39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.

The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartments with the revision the law of 'the housing construction standards'. In apartments the EVs charging infrastructure and parking space is, essential to accomplish the goal. But the studies on EVs demand are few. In this study, we predicted that the demand for EVs using time-series analysis of statistical data, survey results for apartments residents in the metropolitan area. As a result, the ratio of the EVs appeared to be 6~21% for the total vehicles in a rental apartments for the years 2020, 21~39% in apartments for sales. For the EVs, the maximum power required for 1,000 households in rental apartment is predicted to be about 4200 kwh on a daily basis, while the maximum power in the apartment for sales is predicted to be 7800kwh.

‘동태적 정보취득가설’의 검증에 있어서 ‘사적정보 지표’의 존재여부가 결정적 으로 중요함에도 불구하고, 국내외를 막론하고 사적정보 지표를 직접 활용하 여 실증연구를 진행한 기존연구는 찾기 어렵다. 수요예측과정에서 주간사가 투자자로부터 수집하는 ‘사적정보 지표’를 관측하는 것이 어렵기 때문이다. 때 문에 대부분의 실증연구는 수요예측기간 중 공모가조정률 자체를 사적정보의 대용치로 사용하여 왔다. 이 논문은 참여자들이 제시한 가격의 물량가중평균, 최종공모가 이상 참여경쟁률 등의 자료를 수집하여 수요예측과정에서 생산된 정보의 지표자료를 구축하고, 이들 지표를 사용하여 우리나라 수요예측과정의 정보생산기능과 보상체계로서의 기능을 실증 분석하였다. 분석 결과 수요예측 기간 중 공모가조정률은 수요예측과정에서 얻어진 정보와 통계적으로 유의한 관 계를 지닌 것으로 나타났다. 그러나 신규공모주 수익률에 대한 설명력은 최근 기 간에서 통계적 유의성이 사라진 것으로 나타났다. 주간사의 재량권이 확대된 최근 기간의 경우, 수요예측기간 중 공모가조정률과 신규공모주 수익률 모두에 대해 통 제변수의 포함여부와 무관하게 강건한 통계적 유의성을 보인 변수는 공적 정보변 수였다. 이 같은 실증결과는 ‘동태적 정보취득가설’의 한국 신규공모시장에 대한 적합성에 부정적인 시사점을 제공한다.

영화 시장에서 흥행을 기록하는데 어떤 요인들이 영향을 미치는지에 대한 연구는 관련 산업의 리스크를 줄이고 영화 산업을 발전시키는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 영화흥행에 영향이 있는 독립변수들의 상관의 정 도를 찾아내기 위해서 먼저 AHP 기법을 이용한 영화전문가들에 대한 설문조사를 실시하여 측정요인별 중요도를 평가 하였다. 또한, 스마트폰 보급과 사용의 증가로 검색 포털 및 SNS 관련 빅데이터에서 도출된 요인이 영화흥행에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다. 그리고 앞에서 언급한 전문가 서베이 정보와 빅데이터를 모두 반영한 예측모형을 제안하였다. 제안한 모형의 예측의 정확도를 알아보기 위해 실 데이터를 가지고 검증한 결과 기존모형보다 향상됨 (10.5%)을 확인하였다. 따라서 제안한 모형은 영화제작사 및 배급사들의 의사 결정에 도움이 될 것이라 판단된다.

Research on what factors affect the success of the movie market is very important for reducing risks in related industries and developing the movie industry. In this study, in order to find out the degree of correlation of independent variables that affect movie performance, a survey was conducted on film experts using the AHP method and the importance of each measurement factor was evaluated. In addition, we hypothesized that factors derived from big data related to search portals and SNS will affect the success of movies due to the increase in the spread and use of smart phones. And a prediction model that reflects both the expert survey information and big data mentioned above was proposed. In order to check the accuracy of the prediction of the proposed model, it was confirmed that it was improved (10.5%) compared to the existing model as a result of verification with real data.Therefore, it is judged that the proposed model will be helpful in decision-making of film production companies and distributors.

최근 영화시장이 크게 성장함에 따라 영화의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 이들 연구의 대부분은 영화가 이미 개봉한 후의 예측이거나 영화 간 이질성을 충분히 고려하지 않았다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 영화가 개봉하기 전 시점에서 수집 가능한 정보를 기반으로 영화를 군집화한 후 군집 별로 기계학습 방법을 사용해 예측 모형을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 국내 극장에서 상영된 상업 영화를 대상으로 데이터를 수집하였다. 결과적으로 본 연구는 기존 연구의 한계점을 개선함으로써 보다 정확하게 영화의 수요를 예측할 수 있을 것으로 기대되며 궁극적으로는 영화가 개봉하기 전 시점에서 영화의 배급, 마케팅 등의 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.