• 전기학회논문지
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• 제64권8호
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• pp.1137-1144
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• 2015

Accurate and robust load forecasting model is very important in power system operation. In case of short-term electric load forecasting, its result is offered as an standard to decide a price of electricity and also can be used shaving peak. For this reason, various models have been developed to improve forecasting accuracy. In order to achieve accurate forecasting result for summer season, this paper proposes a forecasting model using corrected effective temperature based on Heat Index and CDH data as inputs. To do so, we establish polynomial that expressing relationship among CDH, load, temperature. After that, we estimate parameters that is multiplied to each of the terms using PSO algorithm. The forecasting results are compared to Holt-Winters and Artificial Neural Network. Proposing method shows more accurate by 1.018%, 0.269%, 0.132% than comparison groups, respectively.

• 전기학회논문지
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• 제62권2호
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• pp.149-154
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• 2013

Short term load forecasting for electric power demand is essential for stable power system operation and efficient power market operation. High accuracy of the short term load forecasting can keep the power system more stable and save the power market operation cost. We propose an optimal coefficient selection method for exponential smoothing model in short term load forecasting on weekdays. In order to find the optimal coefficient of exponential smoothing model, load forecasting errors are minimized for actual electric load demand data of last three years. The proposed method are verified by case studies for last three years from 2009 to 2011. The results of case studies show that the average percentage errors of the proposed load forecasting method are improved comparing with errors of the previous methods.

• 에너지공학
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• 제11권4호
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• pp.317-323
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• 2002

본 논문은 효율향상 프로그램의 비용효과 분석을 위한 대리발전기법과 수요감소기법이 조합된 발전운전 회피비용 계산 방법론을 제안하였다. 수용가 전력사용 행태에 따른 효율향상 수요관리 자원의 가동지수를 도입하여 보급된 고효율기기의 시간별 운전용량을 계산하는 데 활용하였다 또한, 기준수요에서 최대수요시간의 운전용량을 그 시간에 기여하는 최대수요 절감량으로 계산하였으며, 발전운전 회피비용을 이용한 효율향상 수요관리 자원의 영향을 평가하였다. 수요관리 전후의 효과분석을 위한 사례연구 모델로 IEEE-RTS를 활용하였으며, 수요관리 효과로 인한 각 발전기의 발전량, 발전비용 및 계통한계비용(SMP)의 변화 등을 분석하였다. 본 방법은 단기 수요관리 효과를 예측함은 물론 현재 실시하고 있는 효율향상 수요관리 자원의 효과를 추정하는데 활용 가능하고, 계산결과는 수요관리자원의 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.197-203
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• 2014

발전소의 전력 케이블 시스템에서 발생할 수 있는 사고를 예측하고 방지하는 기술이 필요하다. 사선 상태에 있는 케이블의 동작 특성을 진단하기 위하여 부분방전 및 $tan{\delta}$ 법이 사용되고 있으나, 케이블이 갖고 있는 문제점들을 사전에 발견하기란 쉬운 일이 아니다. 이 논문에서 우리가 연구한 케이블은 (주)서부 발전소에서 설치되어 운전 중인, 발전 운영에 핵심 역할을 하는 6.6kV 고전압 배전 선로이다. 케이블의 온도 및 전류를 측정하고, 이를 바탕으로 절연저항을 측정하기 위한 장치를 개발하였다. 이 장치를 발전소 현장에 시험 설치를 하였고, 동작 중인 케이블의 수명을 평가하기 위한 동작특성의 진단을 성공적으로 마무리 하였다. 진단 데이터를 분석 평가함으로써 단기적으로는 운전 중 6.6kV 케이블 시스템의 고장상태를 파악하는데 활용되며, 장기적으로는 발전소 부하에서의 6.6kV 케이블 시스템의 설치 및 운영에 있어서 원가를 절감하기 위한 노력에 기여하고자 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제25권3호
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• pp.377-401
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• 2016

배출권거래제는 시장 친화적 온실가스 감축 정책이지만 단기적으로는 기업들에게 추가적인 비용을 야기한다. 이 비용에 대한 정교한 예측은 기업이 직면한 불확실성을 줄이고, 나아가 거래제의 안정적 조기 안착을 돕는다. 본 연구는 배출량이 가장 많은 업종인 발전 에너지 업종의 2016-17년 예상 배출권 구입비용을 추산한다. '제7차 전력수급기본계획' 상의 전력수급량 전망치를 근거로 전력시뮬레이션 모형 M-Core을 이용하여 전망한 온실가스 예상 배출량과 '온실가스 배출권거래제 제1차 계획기간(2015년~2017년) 국가 배출권 할당계획'에 나타난 발전 에너지 업종 할당량을 이용하여 해당 업종의 배출권 과부족분을 추정하였다. 그 결과 2016년은 무상할당량이 예상배출량을, 2017년에는 예상배출량이 무상할당량을 초과하는 것으로 나타났으며, 배출권 가격이 1만원~2만원/톤인 경우 배출권 구입비용이 약 700억~1,400억원이 될것으로 전망되었다. 그리고 CO2 비용이 변동비에 포함된다는 가정 하에서, 배출권 가격이 8만원/톤을 초과하는 경우에 석탄화력발전과 LNG발전 간 급전순위 변동이 발생하는 것으로 확인되었다. 이는 2만원 이하의 현재 배출권 가격 수준으로는 배출권거래제의 목적인 석탄화력발전 대체를 달성할 수 없음을 의미한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-30
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• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.119-155
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• 2008

최근 많은 기업들이 치열한 경쟁에서 생존하기 위해 개별 고객들에게 초점을 맞춘 전사적이고 체계적인 고객관계관리에 전력을 기울이고 있다. 수익성 높은 대부분 기업들의 성공비결은 복합적이겠지만, 고객지향적 사고에의 신속한 적응이 중요한 부분을 차지하고 있다. 고객관계관리 기법 및 운용철학은 고객을 올바르게 이해하는데서 그치지 않고 고객행동을 사전적으로 예측하여 고객요구에 부응한 제품과 서비스를 제공하는 것만이 치열한 경쟁환경에서 생존함과 동시에 거듭된 성장을 이루는 유일한 해결책임을 강조한다. 고객관계관리는 데이터베이스마케팅과 같은 조직내 실무자 중심의 관점과 접근이 아니라 최고경영자의 마케팅 관점의 경영철학 구현을 통한 전사적이고 조직적인 참여가 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 고객관계관리 기법을 도입하고 구축하는 과정에서 이러한 점을 간과해 왔으며 그 결과, 고객관계관리를 통해 수익성을 높인 기업이 있는 반면에 고객관계관리에 엄청난 비용만을 투입하고 별다른 성과를 거두지 못한 기업들도 다수이다. 본 연구는 CRM구축 및 실행과정에서의 성공요인을 기존 연구와 달리 마케팅적 관점에서 발견해 내고 있다. 시장지향성과 고객지향성이라는 마케팅 철학에서부터 고객정 보지향성과 핵심고객지향이라는 실무적 개념까지 포함해서 마케팅적인 관점에서의 성공적 CRM구축을 위한 선행요인을 발견하고, 이러한 요인들이 마케팅관점의 관계품질과 실무적인 CRM성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석함과 동시에 관계품질과 CRM성과 간의 관계의 강도까지 실증적으로 분석해 보았다. 경험적 분석 결과 본 연구에서 구축한 마케팅관점의 CRM선행요인들 중에서 일부 요인을 제외하고는 대체적으로 관계품질 및 CRM성과를 높이는데 상당한 기여를 하고 있음이 확인되었으며, 영향관계의 정도에는 어느 정도 차이가 있음이 확인되었다. 또한 관계품질과 CRM성과 및 세부적 개념구성요인들 간에 매우 높은 정(+)의 관계가 존재함을 확인했다. 이는 CRM의 최종 성과를 달성하기 위해서 CRM구축 및 실행이후에 고객만족과 고객신뢰라는 개념적 연결고리를 강화함과 동시에 이러한 관계품질이 고객유지와 고객점유 정도의 향상으로 이어지도록 하는 창조적 전술개발이 요구됨을 의미한다. CRM을 구축 및 실행하는 대부분의 기업들이 조급하게 재무적인 성과를 기대하는 경향이 있는데, CRM은 마케팅철학을 포함하는 장기적인 경영활동임을 주지해야 한다. 기존의 많은 연구들이 취하고 있는 연구맥락에 근거해서 기술적인 시스템만을 갖추었다고 하여 단기적인 성과를 바라는 것은 오히려 비용의 낭비만을 초래 할 수 있음에 주목해야 한다. 본 연구결과를 바탕으로 CRM의 성공적 구축을 통해 관계품질을 강화하는 것에 대한 전략적 통찰을 제공함과 동시에 실질적인 CRM성과를 달성하기 위한 마케팅 관점의 연결구조를 어떻게 효율적으로 강화할 수 있을 것인가에 대한 학술적이고 실무적인 시사점을 도출했다.