본 연구의 목적은 아파트 분양가격의 결정요인에 대하여 AHP 분석방법으로 신규공급 아파트의 가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다. 아파트 분양가격의 분양가격 결정요인을 계층구조로 모델링한다. 모델링한 계층구조에 따라서 부동산전문가그룹의 설문으로 분양요소들의 상대적 중요도를 파악한다. 그리고 AHP 분석방법으로 단계별 분양가격 결정요인의 상대적 중요도 찾아내어서 신규공급 아파트의 경쟁력 있는 분양가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다.
본연구는 생산과 수요 양면을 고려한 농업입지모델에서 농작물 시장가격의 단기 및 장기적 변화를 고찰한다. 농작물 가격과 생산량의 단기적 변화 상황은 생산량의 연간 변화량에 의해서 결정되는 것으로 파악하면서 수리적 모형을 제시한다. 장기적 모형에서 농작물의 가격은 여러 가지 농업을 둘러싼 환경 및 변수(수요, 생산량, 생산비용, 운송률)의 변화를 고려하였다. 또한 예상 수익 모델(expected return model)과 보장 수익 모델(guaranteed return model)을 각각 제시하면서, 농작물의 생산량과 가격의 장기적 변화를 조사한다. 농작물 가격 하락은 지대 및 토지 가격의 하락과 관련된다.
무선 네트워크상에서 자원의 단위가격을 결정하는 문제는 매우 중요한 문제이다. 기존의 기법들은 네트워크 운영자 중심 혹은 사용자 중심의 방법들이었기 때문에 최근에는 운영자와 사용자 모두를 만족시킬 수 있는 새로운 기법이 요구되었다. 본 논문에서는 네트워크에서 제공하는 대역폭을 사용하여 정보를 전송하는 유저들이 얻는 이익과 네트워크 운영자가 얻는 이익을 포함한 사회 전체적인 이익인 사회적 편익(social welfare)을 최대화 할 수 있는 적응적 가격 결정 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 게임이론의 일종인 슈타켈버그 게임과 수요-효율 그래프를 사용하여 현재 네트워크 상황에 적합한 최적가격을 결정하도록 설계하였고, 성능분석을 통해 제안된 기법이 기존의 가격결정 기법에 비해 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들 이외에 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 이들 모형들의 효율적 솔루션을 위해 제안한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하도록 한다.
본 논문에서는 Python 3의 Keras 모듈을 이용하여 특정 자동차에 대한 최적의 판매자권장소비자가격(MSRP)을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 2004년에 미국에서 시판된 428종류의 자동차에 대한 정보를 제조사, 차종, 생산지, 엔진 크기, 실린더 수, 시내 주행 시 연비, 고속도로 주행 시 연비, 마력, 차체 무게, 차체 길이의 독립변수를 사용하여 자체적으로 딥러닝한 회귀모델을 통해 특정 지표가 주어진 차량에 대해 종속변수인 판매자권장소비자가격을 예측한다. Optimizer를 adam으로, 학습률을 0.005으로 설정한 경우의 검증 MAE 값이 3842.98로 가장 낮게 산출되었고, 해당 모델의 결과는 예측값과 실제값의 오차율이 ±15% 정도 내외로 예측된 표본의 비율이 약 80.14%로 측정되었다. 위 모델은 향후 신차 가격 결정 및 중고차 시장에서 구매, 판매 결정을 돕는 등 특정 시장 내에서 다양한 자동차의 가치를 판단하기에 유용할 것으로 전망된다.
본 논문은 초중등 학교도서관의 전자책 적정 구매 모델을 제안하기 위하여 전자책의 특성, 전자책 가격 결정에 영향을 미치는 요인 분석, 그리고 가격결정모델과 구매방법에 대한사례조사, 환경, 정부의 역할 등을 연구하였다. 이를 기반으로 전자책 구매를 위한 적정 모델을 제안하였고, 제안된 모델의 현실적 활용을 위해 공청회, 전국교육청 학교도서관 담당자 및 전문가 등의 의견을 수렴하였다.
주택 매매에 있어서 가격에 대한 예측은 매우 중요하지만, 실거래 발생 전까지는 정확한 가격을 알 수 없다. 그렇기에 주택가격을 예측하는 많은 연구가 진행되어왔다. 주택가격을 결정하는 영향요인은 크게 주택의 내부요인과 주택의 외부 요인으로 구분되는데, 내부적인 요인 (공급면적, 전용면적, 층, 방 개수 등)에 대한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 외부적인 요인 (위치 요인, 금융요인 등)에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구는 주택 매수자 관점에서 가격 예측 시 외부적인 요인 역시 중요하다고 판단하여 외부요인을 적용하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 외부요인 중 주택의 위치 정보를 활용하여, 해당 정보 기반으로 도출 가능한 데이터를 추가한다. 또한 이용량에 따른 지하철역 데이터를 추가하여 관련된 여러 영향요인들을 분석 및 적용 후 머신러닝 기반 예측 모델을 생성한다. 생성된 모델들에 주택매매 실거래 데이터를 적용하여 예측 정확도를 비교 후 높은 정확성을 보이는 모델 결과에 주요하게 영향을 끼치는 요인에 관하여 기술한다.
연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들을 반영하는 확정적 모델을 정의하고, 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 개발된 확률적 모형들의 robust 솔루션을 도출하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 이들 모형들로부터 산출된 솔루션의 성능을 실험을 통하여 다양한 시나리오 하에서 평가하도록 한다.
본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스를 활용하여 선박 연료유 가격의 중장기 예측분석을 수행하는 것이다. 연료유 가격의 정확한 예측을 위해 가격 결정에 영향을 미치는 다양한 변수들 간의 인과적 관계를 바탕으로 정량화된 모델을 구축하였다. 연료유 가격 결정에는 유가에 영향을 미치는 원유 소비와 생산, 경제변화에 영향을 미치는 GDP, 환율 등과 함께 해운물류시장의 수요와 공급에 의해 결정되는 해상운임 등 다양한 구성변수들을 기반으로 시스템 다이내믹스를 활용한 연료유 가격을 예측하고 MAPEs 등을 통한 객관성을 검증하였다. 본 연구의 분석 결과 2029년까지의 연료유 가격은 2016년 대비 소폭 상승세를 보일 것으로 예상되지만 지난 2012년과 같은 급등세는 나타나지 않을 것으로 전망되었다. 본 연구는 각종 변수들 간의 동적인 인과관계를 활용하여 연료유 가격을 예측하여 합리적 추정결과를 유도할 수 있었다는 점과 가격 결정에 영향을 미치는 다양한 변수들의 구조적 관계를 손쉽게 파악함으로써 연료유 가격 변화에 대한 종합적인 위험 관리가 가능하여 해운기업의 효율적인 선대관리를 지원하는데 가치를 가지고 있다.
인터넷 서비스 제공자들은 차등화 서비스를 제공하기 위한 정책적인 수단으로, 혹은 일부 악의적인 사용자들로 인한 회선의 독점적 사용을 막기 위한 수단으로 각 사용자의 최대 데이터 전송 속도를 일정 수준 이하로 제한하고 있다. 이 논문에서는 이러한 최대 접속 속도의 제한이 서비스 제공자의 수입과 서비스 가격 결정에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 우리는 먼저 최대 접속 속도의 제한을 고려한 현실적인 인터넷의 서비스 품질 모델을 제안하고, 각 사용자에 대한 최대 접속 속도의 제한이 사용자들의 서비스 가입 결정에 어떻게 영향을 미치는 지 분석한다. 또한 그에 따라 변화하는 서비스 제공자의 수입이 안정성을 보장 받기 위한 조건을 유도하여, 수입을 최대화하기 위한 가격 결정 방법을 최적화 문제로 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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