• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.4
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• pp.327-335
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• 2019

This study develops a prediction model for toilet and laundry water end-uses based on surveyed data which measured housing and household characteristics of 140 households over 5 years in Korea. Classical regression model assuming a normal distribution was not appropriate and estimated parameters were biased, because the distribution of measured water-uses was left-skewed. As an alternative to this problem, we considered the distribution of weibull and lognormal for each water-uses, and three regression models were compared using log-likelihood and scale parameter. As a result, weibull regression were chosen to be appropriate for both water-uses and also presented the factors that affect each water-use. This results expect that an insight is provided on water resources utilization and theoretical support role for effective water resource management.

• Journal of Energy Engineering
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• v.12 no.3
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• pp.241-252
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• 2003

As more and more residential complexes will be developed in the future, this paper tries to establish the definitions and standards for the estimation of power demands in these areas and propose standards for the estimation of power demands for power companies and construction companies to settle the debates surrounding this issue. Through a survey and analysis of existing areas, new standards that will enable more accurate estimation of power demands in new cities complexes to be developed in the future are established by calculating the average load density, load factor, utilization factor by area, use and building size after dividing the facilities into building type. Also, for general hospitals, sports facilities and government buildings of the non residential building category, metropolitan areas, where these facilities are concentrated, are surveyed and analyzed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.7
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• pp.281-289
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• 2008

In this study, a discrete-event simulation model is developed to estimate load factors and the corresponding revenues under different pricing and dispatching policies. The model has been employed to forecast the inbound and the outbound air cargo demands of the major Northeastern Chinese cities, and the simulation results were compared to the actual demands obtained from real-life airline operations. The statistical analysis confirms that the simulation model is able to provide accurate estimates for air cargo demands, and thus, the model may be employed to be a useful tool for air cargo demand management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1426-1429
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• 2005

실시간 통합 물관리 운영을 위한 강우예측시스템에서 제시되는 예측강우량과 강우시나리오 및 실시간 또는 단기간(10일 이내)의 용수수요와 공급을 위한 분석 기술을 RRFS에 연계함으로써 한정된 수자원의 효율적 이용을 도모하였다. 이를 위한 기술로서 용수수요량(취수량)과 하천유황을 실시간으로 취득$\cdot$관리하기 위한 물 정보관리기술을 개발하고, 장단기 하천유량의 예측을 위한 하천의 연속 유출량 예측기술을 개발하였으며 모의 운영 하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.28 no.2
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• pp.75-93
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• 2012

The steel cargoes as the core raw materials for the manufacturing industry have important roles for increasing the handling volume of the port. In particular, steel cargoes are fundamental to vitalize Port of Incheon because they have recognized as the primary key cargo items among the bulk cargoes. In this respect, the IPA(Incheon Port Authority) ambitiously developed the port complex facilities including dedicated terminals and its hinterland in northern part of Incheon. However, these complex area has suffered from low cargo handling records and has faced operational difficulties due to decreased net profits. In general, the import and export steel cargo volumes are sensitively fluctuated followed by internal and external economy index. There is a scant of research for forecasting the steel cargo volume in Incheon port which used in various economy index. To fill the research gap, the aim of this research is to predict the steel cargoes of Port of Incheon using the well established methodology i.e. System Dynamics. As a result, steel cargoes volume dealt with in Incheon port is forecasted from about 8 million tons to about 10 million tons during simulation duration (2011-2020). The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is measured as 0.0013 which verifies the model's accuracy.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.4
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• pp.567-573
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• 2011

This study develops a predictive model for household water end-uses based on data that have measured household characteristics, housing characteristics and other items, surveyed over 3 years in Korea. However, the measured data was left-skewed and it was not fitted to normal distribution. The parameter estimate were biased when using a multiple regression model. In addition, the results of the testing for the model were usually of significance due to the tiny residual from a large number of observations. In order to solve the problem, we suggested log-normal regression model and Weibull regression model as alternatives. The results of this study can be utilized in the planning stages of water and waste water facilities.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.410-410
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• 2011

본 연구에서는 미래 물 수요를 예측하여 하천의 유량 상황을 평가하였다. 이 자료를 현재의 관측유량 자료와 비교, 분석하여 유량의 변화 특성에 대한 분석을 수행하였다. 유량변동 상황은 유량의 발생시기, 특정 유량의 지속기간, 발생빈도를 비교하여 평가하였다. 아울러 유량변동을 초래한 원인에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 일별 물수지 분석을 수행하였으며, 유황곡선분석, 수문량의 통계특성 변화를 분석하였다. 유량의 변동에 영향을 주는 요소로는 광역 물이동량, 유역내 저류량 및 대형 배출 시설물(하수종말처리시설)을 조사하였으며, 하천유량에 직접 기여하는 강수량에 대한 시기별 변동 상황도 함께 평가하였다. 본 연구의 결과는 하천유지유량 수급현황의 예측, 가용수량의 평가를 가능하게 하며, 향후 하천 및 하천의 유량관리에 필요한 자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.639-639
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• 2012

물 수요 및 공급 체계를 바탕으로 수급 상황에 대한 판단을 위해 일반적으로 물수지 분석을 이용하고 있다. 물 수급 체계를 기반으로 하는 물수지 분석은 분석 대상유역의 물 수요를 고려하여 공급 가능량을 판단한 후 두 가지 인자 간 상호 비교를 통해 물 부족 여부를 판단하는 과정이라 할 수 있으며, 가장 대표적인 사례는 수자원장기종합계획에서의 물 수급 전망 분석 과정이라 할 수 있다. 수자원장기종합계획의 물 수급 전망에서는 미래 우리나라에서 예상되는 물 수요를 예측하고 수문조건에 따른 공급 상황과의 비교 검토를 통해 시공간적 물 부족 현황을 제시하고 있다. 수자원장기종합계획에서는 공급량 조건을 검토하기 위한 방법으로 기상청, 국토해양부, 한국수자원공사 등 다양한 기관에서 관측된 강우자료를 강우-유출모형에 적용한 후 산정된 자연유출량을 기반으로 물수지 분석을 수행하고 있다. 수자원장기종합계획과 같이 미래 우리나라의 물 수급 상황을 분석하고 이를 바탕으로 제시된 시공간적 물 부족 정보의 신뢰성을 높이기 위해서는 기본적으로 지역 또는 유역별 강우 발생 특성에 대한 정확한 고려가 기반이 되어야 한다. 그러나 현재 수자원장기종합계획 수립 과정에서 이용하고 있는 강우 관측지점의 공간적 분포를 살펴보면, 도서 및 해안지역의 경우 관측소의 밀도가 상대적으로 매우 빈약한 한계를 포함하고 있으며, 대부분 내륙 지역에 관측소가 집중된 현상을 보이고 있다. 이와 같은 상황에서 강우 관측자료를 이용한 분석을 수행할 경우 도서 및 해안지역에 대한 강우 발생 특성의 정확한 반영이 어려울 수 있으며, 이는 물 부족 분석 결과의 정확도 측면에서도 문제점으로 지적될 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 기상청에서 운영 중인 자동기상관측지점(Automated Weather Station, AWS)의 관측자료를 이용하는 방안을 검토해볼 수 있다. AWS 지점은 내륙 및 도서 해안지역에 관계없이 고른 관측소 분포를 보이고 있으므로 이를 고려할 경우 기존 관측지점에서 한계로 지적된 부분을 충분히 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 생산되고 있는 AWS 관측자료를 수집한 후 이를 수자원장기종합계획의 물수지 분석과 동일한 분석 과정에 적용하였으며, 그 결과에 대한 검토를 통해 국가 수자원계획의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.5
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• pp.155-161
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• 2023

97.5% of our country's exports and 87.2% of imports are transported by sea, making ports an important component of the Korean economy. To efficiently operate these ports, it is necessary to improve the short-term prediction of port water volume through scientific research methods. Previous research has mainly focused on long-term prediction for large-scale infrastructure investment and has largely concentrated on container port water volume. In this study, short-term predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume were performed for Ulsan Port, one of the representative petroleum ports in Korea, and the prediction performance was confirmed using the deep learning model LSTM (Long Short Term Memory). The results of this study are expected to provide evidence for improving the efficiency of port operations by increasing the accuracy of demand predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume. Additionally, the possibility of using LSTM for predicting not only container port water volume but also petroleum and liquefied gas cargo water volume was confirmed, and it is expected to be applicable to future generalized studies through further research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.426-426
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• 2017

국가간 지역간 물의 이동을 개념화하여 물 부족 현상을 정치경제학적 관점에서 접근하려는 가상수(virtual water) 연구가 국제적으로 진행되고 있다. 가상수를 양적 측면에서 산정하여 정확한 물 수지를 파악하면 수자원에 대한 국가의 계획과 전략 수립에 매우 유리한 여건이 조성된다. 우리나라의 국가계획인 수자원장기종합계획은 국가 간의 물 이동을 고려하지 않고 국내에서 발생하는 용수의 수요와 공급 측면만을 산정하고 있다. 그러나 현재에도 국내에서 소비하는 농산물과 축산물의 상당량은 수입에 의존하고 있으며, 향후 국제교역과 FTA의 확대 등으로 그 의존도는 더욱 증대될 것으로 추산된다. 따라서 국가 간 물 이동에 대한 양적 규모를 파악하여 국가전략을 수립하는 기초자료로 활용하기 위한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 산업연관분석법을 활용하여 국내 산업별(제조업, 서비스업) 가상수를 산정하여 국가 수자원계획 수립에 필요한 기초자료로서 제공하고자 한다. 산업연관분석(Inter-industry analysis)은 산업연관표를 바탕으로 산업 간의 상호 연관관계를 수량적으로 파악하는 방법이다. 이를 가상수 산정에 활용하여 직접수와 간접수를 포함한 물의 전체 사용량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 각 산업의 용수량을 총 생산량으로 나누어 물 강도($m^3$/원)를 계산하고, 생산유발계수와 최종수요를 곱하는 방식으로 산업별 가상수량을 산정하였다. 산업별 가상수 산정 결과는 경제총조사의 용수비와 산업연관표의 생산유발계수를 적용하였으며, 제2차 산업인 제조업 분야의 연간 가상수량은 60.4억 $m^3$, 제3차 산업인 서비스 분야의 가상수량은 연간 43.1억 $m^3$으로 분석하였다. 또한 향후 10년의 OECD 기술수준 제품군별 무역수지 전망을 고려한 결과, 기술수준 중 및 고 기술제품의 가상수 수출량이 2020년에는 2010년에 비해 약 3배 증가하는 것으로 산정하였다. 이와 같은 방법으로 산정된 산업별 가상수는 각 산업의 물 사용량을 추정하고 산업 전반의 수자원 활용도를 파악하는데 이용 가능하다. 더불어 국제 환경 및 기후변화가 반영된 가상수 시나리오 연구를 통해 장래 용수 수요변화예측 등 효과적인 물 관리 정책 수립에 기여할 수 있다.