전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
생산요소에 대한 수요탄력성은 생산요소 소득의 분배와 생산자의 생산의사 결정에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구는 생산요소데 대한 수요탄력성을 결정하는 요인을 밝히고 실제 생산요소의 수요탄력성을 측정하여 이를 비교하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 규모에 대한 보수 체감의 정도를 달리하여 생산요소 간의 대체성, 생산함수의 기술조건, 생산물에 대한 수요탄력성 정도 및 다른 생산요소의 공급관계 등에 따라 생산요소의 수요탄력성이 어떻게 결정되는가를 이론적으로 분석하고 실제 자료를 이용하여 중요한 농업생산요소에 대한 수요함수를 측정하여 탄력성을 제시하였다. 생산요소에 대한 수요의 탄력성은 위에서 밝힌 이론적 근거 외에도 자료의 이용, 가능성 및 그 종류, 추정방법, 외생변수의 수와 종류 및 수요함수의 모형설정 등의 통계적 요인에 의해서도 결정될 것이다.
Kim, Junghwa;Ryu, Ingon;Choi, Keechoo;Lee, Myunghwan
Journal of the Korean Society for Railway
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v.19
no.4
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pp.539-546
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2016
It is over 12 years since the launch of Korea Train eXpress (KTX) services. Demand for the KTX has been on the increase continuously but few studies have been produced related to this phenomenon. KTX passenger demand has been constantly increasing due to influencing factors such as the expansion of network, rise of oil prices, etc. In this study, our main focus is to verify that there are other types of elements that are causing an increase in KTX demand; our approach looks at changes in social and psychological aspect that have occurred due to the reduction of travel time and cost, as well as the imposition of a five-day workweek. In other words, we considered diffusion theory in the marketing area, which affects product selection and purchasing attitudes, as a key factor that is causing passenger demand to increase. That is to say that it is hypothesized that the demand for travel on the KTX has increased due to the train's utility, which is spread by the diffusion effect Therefore, the Bass diffusion model was applied to explain the dramatic increase in KTX passenger demand. Based on this foundation, it was also discussed how certain marketing strategies that incorporate the diffusion effect should be considered variously for sustainable management of rail transportation, while considering a steady passenger demand.
The collaboration between businesses in a demand chain has three layers: Integration, Exchange, and Synchronize. The latter the layer is, the stronger the collaboration gets. This paper investigated drivers influencing intelligent demand chain integration strategy (supply integration, demand integration, demand chain integration) in Korea manufacturing and services. The drivers are classified into two types: rational efficiency driven and bandwagon driven. We find tile differences in the characteristics of drivers affecting the strategies. Besides, this study suggests the better integration strategy for Korea firms. In conclusion it says that demand integration strategy is chosen to improve efficiency, whereas supply integration strategy is influenced by external pressure.
This paper presents the travel demand estimation using interval estimation methods during the trip generation stage, and then followed the other three stages of the four stage trip estimation. We have used real data of Dae-jun City. To estimate travel demand using the interval estimation method, a reliability level was set to 95% by a upper bound value, a middle value and a lower bound value. The four stage traffic demand analysis procedure was equally applied and finally interval traffic was estimated. The result showed a difference between maximum values and middle values depending on the destination during the trip generation stage. It depends on an explanation ability of regression analysis. Most of interval estimation ratio resulted in the traffic assignment stage showed ${\pm}5{\sim}18%$ difference on the average and ${\pm}30{\sim}50%$ at the most.
보일러하면 으레 겨울을 떠올리지만 성수기는 봄과 가을이다. 봄철인 4$\~$5월에는 주택이나 건물의 신$\cdot$증축으로 신규 수요가 많은 반면 가을인 9$\~$11월에는 겨울을 앞두고 노후 보일러를 새 보일러로 바꾸는 교체 수요가 많다. 올해 보일러 시장은 IMF한파 영향으로 인한 건설경기 위축과 이사수요 격감, 일반 가계의 소비 위축, 유가 상승 등으로 침체가 예상된다. 제조업체들은 소위 `IMF형 제품`들을 대거 선보이며 고객 확보에 힘을 쏟고 있다.
한국의 전력 산업은 현재 개발도상국들의 급속한 경제성장에 의해 연료가격이 상승하고 NIMBY현상으로 인해 발전설비의 확장에 필요한 입지선정에 어려움을 겪고 있다. 이러한 현상은 설비의 확장을 통한 공급측 수요관리(Supply-Side Management)에서 벗어나 전력사용의 효율성을 향상시킴으로써 안정적인 전력을 공급하는 수요측 관리(Demand-Side Management)의 중요성을 점차 크게 하고 있다. 수요측관리는 지원금을 이용하여 전력수요를 조절하고 있으며, 수요관리의 중요성이 커짐에 따라 지원금 규모는 점점 커지고 있다. 하지만 현재 지원금 산정에 대한 구체적인 연구가 진행되고 있지 않은 실정이므로 이에 대한 연구를 통해 더욱 효율적인 지원금 산정을 통한 수요관리 효과를 극대화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 07년도에 지원금변화에 대한 잠재참여자의 선호도를 조사한 "지원금에 대한 수용가 반응도 조사"를 이용하여, 지원금 변화에 따른 수요관리 프로그램의 잠재참여자의 참여도를 수식화 함으로써 지원금 변화에 대한 수요관리 프로그램의 영향도를 분석할 수 있게 하는데 목적을 두고 있다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.953-959
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2002
계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.611-614
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2004
현실에서의 공급사슬에 대한 분배 계획은 수요예측(forecasting)을 통해 얻어진 확률적인 분포(stochastic distribution)를 바탕으로 수립된다. 그러나 이러한 수요예측 값은 특정한 한 값을 갖는 것이 아니라 일반적으로 특정한 범위로써 존재하며 이 범위 내의 한 값을 의사 결정자가 선택하고 이를 바탕으로 분배 계획을 수립하게 된다. 하지만 수요의 불확실한 특성 때문에 효과적인 값을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구에서는 확률적인 형태의 다양한 수요 분포 형태를 정의하고, 이러한 여러 가지 분포 하에서 수요 선택에 영향을 주는 요소들을 판명한다. 이를 바탕으로 적절한 실험계획과 모의실험을 통해서 효과적인 수요선택 방안을 도출한다. 이와 같은 접근 방법을 통해 다양한 실험 조건 하에서 공급 사슬 내의 총 비용을 최소화 시키면서 동시에 목표로 하는 서비스 수준(target service level)을 만족하는 수요 선택 방안을 제시한다.
This paper analyzes the effects of port size on port tariff using the data for world major sixteen container ports. Some previous studies show that demand for port services have significant effects on port tariff, but we cannot find studies analyzing the correlation between the supply variables and the port tariff. In this paper, we used the five supply variables, which are the number of gantry crane, the number of berth, the quay length, the terminal area and the storage capacity for containers. The panel regression results are as follows. Port tariff generally decreases as port size increases, which shows that port tariff is explained by the economic theory. However, increase of port size, in some cases, does not reduce port tariffs, which may be due to monopolistic characteristics of port. This paper also shows that both demand and supply factors affect port tariff, but that demand factors have more consistent effect on port tariff than supply factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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