본 연구는 국도변에 설치되는 화물차휴게소의 이용수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 연구의 진행은 기존의 수요예측 방법론을 검토하여 이를 보완할 사항들을 제시하였다. 연구결과, 수요예측 과정에서 우선 할 사항은 휴게소를 이용할 화물차를 단기주차차량과 장기주차차량으로 구분하는 것이었다. 또한 단기와 장기 등 주차시간에 따라 소요주차면수 산정에 적용되는 이용률과 혼잡률 및 회전율에 차이가 발생하므로 이들 영향요소를 달리 적용할 것이 요구되었다. 그리고 화물차휴게소에 입주하는 업체와 편의시설의 활성화에 따라 서도 이용수요에 영향을 미치므로 이의 반영 필요성도 나타났다. 이로부터 국도변에 설치되는 거점형 화물차휴게소는 고속도로변에 설치되는 화물차전용 휴게소보다 수요예측 과정에 주의를 기울여야 되며, 또한 다양한 영향요소들을 감안할 필요성이 제기되었다.
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.
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.
본 논문에서는 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 유효전력에 단기 부하 예측함에 있어 무효전력이 중요한 역할을 하는 것을 회귀 분석 검정 통계량으로 증명한다. 무효전력의 공급과 수요는 계통의 전압과 아주 밀접한 관계를 가지고 있으므로 계통전압을 관리하고 계통의 신뢰도를 높이기 위해서는 예측된 무효전력 수요에 따라 무효전력 공급계획을 별도로 수립하여 운영해야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중 시계열 모델을 이용한 시전 예측방법을 이용하여 설명변수로 유효전력을 사용하여 부하의 무효전력을 예측 하였다.
본 연구에서는 새마을 무궁화 열차의 주요 5개노선(경부선, 호남선, 전라선, 장항선, 중앙선)의 단기수송수요의 예측모형 선정방안을 제시하고 유용성을 확인하기 위한 검증결과를 제시하였다. 분석을 위해 계절별 특성이 반영된 SARIMA 모형을 이용하였으며, 주중/주말 통행 특성 및 대체근무제 등과 같은 공휴일 특성을 반영하고자 각 노선별 주중/주말 일평균 모형을 각각 구축하였다. 또한 모형의 신뢰도를 높이기 위해 EXPO 개최, 새로운 노선의 개통 등 노선별 개입요소를 고려하여 수송수요의 예측모형에 반영하였으며 모형 예측력의 검증을 통해 정도 높은 모형을 구축하였음을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 열차 노선별 단기운행계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.
서울시는 IMF 경제위기 상황으로 교통시설 투자감소에 의한 공급정체 현상이 예상됨에 따라 교통수요관리에 대한 의존도를 높일 수밖에 없는 실정이다. 그러나 교통수요관리에 대한 기대에도 불구하고 기존의 서울시 교통 수요관리 정책은 단기 교통수요관리 목표 및 수요관리정책 시행에 따른 효과 분석체계의 부재, 교통현상 변화에 대한 지속적 모니터링 체계의 결함 등 문제점이 있음에 따라 그동안 정책효과에 대한 정확한 홍보가 미흡했으며 정책의 지속적 수용성 확보가 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 서울시에서는 교통혼잡관리프로그램(CMP)의 도입이 필요하게 되었다. 이 프로그램은 서울시의 단기교통관리목표를 설정한 뒤 적정교통수준을 넘어서는 수요를 감축하기 위한 종합적 교통수요관리시책을 마련하고 선정된 대안의 기대효과를 예측할 수 있는 방법론을 구축하며, 신속하게 시행, 모니터링함으로써 서울의 교통수준을 단기적으로 항시 적정수준으로 유지하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 CMP의 실행을 위해 교통수요관리 프로그램의 효과예측모형(Seoul Congestion Management Model: SECOMM)을 개발하였다. SECOMM의 개발을 통해 단기교통관리목표를 달성하기 위한 적정 교통수요관리 프로그램의 실행전략을 보다 효과적으로 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
본 고에서 저자는 신규 통신 서비스로서 공중 무선 LAN 서비스의 수요 예측에 대해 다룬다. 신규 사업에 있어서 수요 예측은 사업의 수익성을 평가하는 가장 기본적인 자료이며 효과적인 마케팅 전략 수립을 위한 기초 단계로서 의미가 크다. 그러나 신규 서비스는 특성상 과거의 판매 자료가 존재하지 않기 때문에 시계열 자료를 이용한 수요 예측이 불가능하다. 따라서 본 고에서는 공중 무선 LAN 서비스와 유사한 특성을 지닐 것으로 판명되는 기존 서비스인 ADSL/케이블모뎀 서비스와 이동전화 서비스의 과거의 확산 과정을 분석하여 공중 무선 LAN 서비스의 확산 과정을 살펴본다. 이러한 유사추론과정을 통해 2006년까지 공중 무선 LAN 서비스의 가입자 수를 예측한다. 또한 선택모형(choice model)을 이용한 잠재 시장 규모의 추정법에 대해 언급한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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