실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
출연연은 패밀리기업 제도를 통해 기업과의 협력관계를 유지하고, 보유 자원을 안정적으로 제공하고, 이를 바탕으로 기업의 니즈에 대응하는 수요자 중심 지원제도를 시행하고 있다. 이에 본 연구에서는 패밀리기업과 수요대응지원 사업 참여 유무에 따른 기업 재무성과의 변화를 분석하였다. 그 대상으로 2015-2017년도 한국생산기술연구원에 등록된 2,229개 '파트너기업 집단'과 수요대응기술지원사업에 참여한 80개 기업을 '수요대응기술지원 집단'으로 선정하고, 지원 유무가 기업의 재무성과에 미치는 영향을 PSM-DID 모형을 활용하여 분석하였다. 분석결과 출연연과 협력관계에 있는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 매출액증가율이 높은 것으로 나타났다. 또한 이렇게 형성된 관계의 기업에 수요대응 지원을 할 경우 추가적으로 수익성지표인 영업이익률과 ROE의 향상에 유의한 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구는 중소기업과 출연연의 장기적인 협업관계에 따른 협력사의 기술협력 성과를 정량적으로 분석하였다는 점에서 의의를 갖는다. 뿐만 아니라 관계형성에 기반한 수요대응 지원의 정책적 필요를 확인함으로써 출연연과 협력관계에 있는 다수의 중소기업에 대한 전략적인 지원 형태에 대한 시사점을 제공한다.
전력은 국가경제의 활력을 유지하고 국민의 삶의 질을 향상시키는 데에 필수재로서 공급 부족시 막대한 사회적 비용이 발생하기 때문에 수요가 발생함에 따라 즉시 공급되어져야 한다. 전력은 수요에 대응하여 다른 에너지로 대체공급이 곤란하며 양수발전을 제외하고는 상용화 수준의 전력저장이 곤란하기 때문에 장기적인 전력수요 증가에 대응하기 위하여는 전력설비 건설이 불가피하다.
탄소배출에 대한 글로벌 규제 확대는 새로운 산업규제와 무역장벽을 가져오고 있으며, 세계 각국은 재생에너지 개발, 에너지 효율 증대, 환경 개선 등을 동시에 추구하는 녹색투자를 통해 경기부양을 도모하고 있다. 한국 정부는 이러한 환경변화 속에 녹색투자를 통한 새로운 성장기회를 모색하고 있으며, 기업은 저탄소 친환경구조로의 전환을 생존의 문제로 직면하게 되었다. 이는 산업구조의 변화와 전환을 가져올 뿐만 아니라, 인력 구성의 변화와 요구숙련의 변화를 요구한다. 이러한 녹색경제로의 전환에서, 미래 숙련수요에 대응한 인력양성은 녹색경제의 전환에 대한 대응으로서 뿐만 아니라 녹색성장을 견인하는 추동력이 된다. 본 연구는 자동차산업을 중심으로 미래 숙련 수요에 따른 인력양성 방안을 모색한다. 그린카 관련한 미래 숙련 수요에 대해 현 대학교과상의 문제점을 살펴보며 이에 대한 개선방안을 모색하기로 한다. 이를 통해 녹색성장에서 그린카 이외의 타 부문에서의 미래 숙련 수요에 대응한 인력양성 방안을 마련하는 방법론의 개선을 도모한다.
현재 전력산업의 패러다임은 늘어나는 전력수요를 발전소 등 전력설비를 증설해 대응하는 것에서 벗어나, 전력수요를 적절히 관리해 수요 증가세를 억제함으로써 전력수급의 안정화를 이루겠다는 방향으로 전환됐다. 이에 지난달 25일 개설된 수요자원 거래시장은 매우 특별한 의미를 갖는다. 발전자원만을 유일한 공급원으로 거래하던 현행 전력시장에서, 발전자원과 수요자원을 통합해 거래하는 시장으로 전환됨을 뜻하기 때문이다. 수요자원 거래시장에 대해 자세히 알아본다.
탄소배출에 대한 글로벌 규제 확대는 새로운 산업규제와 무역장벽을 가져오고 있으며, 세계 각국은 재생에너지 개발, 에너지 효율 증대, 환경 개선 등을 동시에 추구효과는 녹색투자를 통해 경기부양을 도모하고 있다. 한국 정부는 이러한 환경변화 속에 녹색투지를 통한 새로운 성장기회를 모색하고 있으며, 기업은 저탄소 친환경 구조로의 전환을 생존의 문제로 직면하게 되었다. 이는 산업구조의 변화와 전환을 가져올 뿐만 아니라, 인력 구성의 변화와 함께 요구숙련의 변화를 요구한다. 이러한 녹색경제로의 전환에서, 미래 숙련수요에 대응한 인력양성은 녹색경제의 전환에 대한 대응으로서 뿐만 아니라 녹색성장을 견인하는 추동력이 된다. 본 연구는 자동차산업을 중심으로 미래 숙련 수요에 따른 인력양성 방안을 모색한다. 그린카 관련한 미래 숙련 수요에 대해 현 대학 교과상의 문제점을 살펴보며 이에 대한 개선방안을 모색하기로 한다. 이를 통해 녹색성장에서 그린카 만이 아닌 타 부문에서의 미래 숙련 수요에 대응한 인력양성 방안도 마련할 수 있는 방법론의 개선을 도모한다.
본 연구에서는 효율적인 전자상거래를 위해 Web Mining을 기반으로 고객의 수요를 예측하고 고객요구에 대응한 능동적인 생산을 위해 생산자의 구매수요를 공급자의 입장에서 예측하는 방법을 제안하였다. 먼저, 고객의 구매정보를 분석하여 다양한 고객의 구매패턴을 찾아내고 이를 통해 고객의 수요를 예측하였다. 이렇게 예측된 수요는 생산업체에 모여져 생산전략을 수립하게 된다. 생산전략이 수립되면 생산업체는 부품의 수급을 위해 공급업체에 대한 부품 구매일정과 고객의 장기 구매패턴을 고려한 생산일정을 수립하게 된다. 이렇게 수립된 구매일정과 생산일정에 의해 공급자에 대한 주문과 생산이 이루어지는데 이때 공급자의 입장에서 구매자의 요구에 능동적으로 대응하기 위해서는 구매자에 대한 이해가 필요하며 이를 이해 공급자가 자신이 공급하는 구매업체들의 거래정보를 분석하게 된다. 본 연구에는 이와 같이 고객과 생산업체, 구매업체와 공급업체를 하나로 연결하여 분석하였다.
Ptak과 Smith는 2011년 올리키의 MRP 3판을 통하여 TOC 재보충방식을 기반으로 기존 MRP 방식에 의한 재고관리의 문제점을 오늘날 급변하는 수요중심의 시장 상황에 대응할 수 있도록 발전시킨 수요 대응형 MRP 방법론을 제시하였다. TOC 재보충방식은 목표재고수준을 기준으로 재고 가용성을 유지하여 급격한 변화에 따른 혼란을 흡수하면서 수요량에 연동하여 목표재고수준을 조정하는 수요대응형 MRP의 기본이 되는 재고관리 방식이다. 본 연구에서는 Vensim 시스템 다이내믹스 시뮬레이터를 활용하여 적정 목표재고 수준을 관리하고자 할 때 적정한 목표재고수준 결정을 위한 기준 공식 및 절차를 예시하고, 임의 수요를 발생시켜 TOC 재보충방식의 목표재고수준 모형별 운영 결과 비교 검증을 통하여 모델의 효용성을 비교 검토하였다. 향후에는 기존의 MRP에 의한 재고관리 방식과 수요 대응형 MRP에 의한 재고관리 방식 운영결과의 차이를 실제 기업의 데이터를 활용하여 시뮬레이션 할 수 있도록 모델을 확대 적용할 예정이다.
대학이 산업체의 수요에 효과적으로 대응하기 위해서는 전공별로 대학에서 가르치는 내용과 산업체에서 활용되는 기술들을 객관적으로 분석하고 불일치를 분석하는 작업을 수행하여야 하며, 이들 질적 불일치에 관련한 연구는 상당한 예산과 인력이 소요되기 때문에 정부는 인적자원 개발의 인프라 구축 차원에서 지원하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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