• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.10 no.1
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• pp.55-62
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• 1992

교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.04a
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• pp.109-114
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• 2006

공급망사슬관리(Supply Chain Management : SCM)의 기법이 도입되어 운영되는 한편에서는 최근의 RFID(Ratio Frequency IDentification)의 활용등 SCM, VMI의 Visibility 향상과 유비쿼터스 비즈니스 환경의 실현을 가능하게 하는 신기술들의 상용화가 일부 선진국에서는 기업들의 RFID 기술접목 도입등에 힘입어 더욱 빨라질 것으로 전망된다. 특히 SCM 간의 정보공유와 협력을 바탕으로 고객관리, 서비스, 수요예측, 구매, 마케팅, 물류, 재고관리 전반을 효율화함과 동시에 RFID의 신기술을 접목하는 IT시스템 도입으로의 발전은 피할 수 없는 우리 기업의 경영전략이 되었다. 본 연구의 목적은 유통업체와 제조업체의 재고운영을 위한 재고관리, 결품방지의 효과에 대한 실태를 분석하고 KPI지수 요인과, 수요예측과의 상관관계를 검증, 고찰하여 재고운영에 관한 문제점과 해결방안을 모색하고 더 나아가 RFID 신기술 접목을 위한 환경모델을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.18 no.4
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• pp.161-169
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• 2016

In this research, we propose efficient demand forecasting scheme for intermittent demand. For this purpose, we first extensively analyze the drawbacks of the existing forecasting methods such as Croston method and Syntetos-Boylan approximation, then using these findings we propose the new demand forecasting method. Our goal is to develop forecasting method robust across many situations, not necessarily optimal for a limited number of specific situations. For this end, we adopt combining forecasting method that utilizes unbiased forecasting methods such as simple exponential smoothing and simple moving average. Various simulation results show that the proposed forecasting method performed better than the existing forecasting methods.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.12
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• pp.565-572
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• 2017

Traditional method for time series analysis, autoregressive integrated moving average (ARIMA) allows to mine significant patterns from the past observations using autocorrelation and to forecast future sequences. However, Korean baseball games do not have regular intervals to analyze relationship among the past attendance observations. To address this issue, we propose artificial neural network (ANN) based attendance prediction model using various measures including performance, team characteristics and social influences. We optimized ANNs using grid search to construct optimal model for regression problem. The evaluation shows that the optimal and ensemble model outperform the baseline model, linear regression model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.830-831
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• 2007

부하의 가격에 대한 높은 반응성(price-responsiveness)과 이를 이끌어 낼 수 있는 적절한 수요관리(demand response) 정책은 구조 개편된 전력 시장에서 가격 변동성 및 설비에 대한 투자 부족 문제를 효과적으로 해결하는 데 필수적이라는 데에는 많은 연구자들이 동의하고 있다. 그럼에도 불구하고, 특히 전력 사용을 미리 계획하지 않는 소규모 소비자들의 경우, 전력 소비가 본질적으로 매우 탄력적이지 못하므로(inelastic) 가격에 민감한 부하를 이끌어 내기 위한 수요관리 정책은 신중하게 세워져야 한다. 본 논문은 최종 소비자에게 전력을 제공하면서 critical peak pricing(CPP)를 동적으로 관리하고 이러한 수요관리에 대한 인센티브를 가진 개체를 도입함으로써 가격에 민감한 부하를 이끌어 내는 수요 반응의 접근법을 제시할 것이다. 가격에 민감한 부하 및 수요 반응 정책의 문제는 정책적, 경제적, 기술적 측면에서 검토되어야 하는 바이나, 본 논문에서는 기술적 측면 및 경제적인 인센티브의 수식화에 초점을 맞추었다. 정책에 인센티브를 가진 개체의 이윤 방정식을 세움으로써 문제를 정식화하였으며, 문제의 최적 해를 구하기 위해 예측 가격을 바탕으로 backward dynamic programming을 통한 swing option 평가 기법을 사용하여 최적의 수요관리 시점을 구해야 함을 제안하는 바이다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.27 no.3
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• pp.406-415
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• 2024

As the equipment of the military has become more advanced and expensive, the cost of securing spare parts is also constantly increasing along with the increase in equipment assets. In particular, forecasting demand for spare parts one of the important management tasks in the military, and the accuracy of these predictions is directly related to military operations and cost management. However, because the demand for spare parts is intermittent and irregular, it is often difficult to make accurate predictions using traditional statistical methods or a single statistical or machine learning model. In this paper, we propose a model that can increase the accuracy of demand forecasting for irregular patterns of spare parts demanding by using a combination of statistical and machine learning algorithm, and through experiments on Cheonma spare parts demanding data.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.6 no.2 s.24
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• pp.61-68
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• 2005

The analysis described in this paper indicate the existence of a correlationship for housing demand and water supply ratio. Using subjective statistical data for the trend of population on regional area, water supply ratio and the number of households, the paper examines the correlationship of forecasting factors for apartments in the ways in which the tendency of demands for apartments and water supply ratio have been analyzed within small and mediumsized city. Differences in the correlationship on the several scale of a city are also taken into account in the analysis. The summary table of the tendency for housing supplies, population and water supply ratio on each scale of a city was generated using data from LAIB. This study attempted to address certain factors that are measurable within a specified paradigm, in order to investigate the extent to which the expectation of apartment supplies can be estimated from the correlationship of water supply ratio. Therefore, it can be suggested that the limited scale of a city are set to maintain the correlationship for housing demands and water supply ratio.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.5
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• pp.442-448
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• 1999

We introduce the systematization design method using similarity theory which is profitable in the c compatability and standardization of the developed products and the reduction of construction time and price to d develop and design a machine equipment. Systematization design method is to select the standard model for d designing and developing from the large machinery to the super precision one and then to induce the c characteristic of machines step by step in advance in case of miniaturizing and making largelongleftarrowscale. With this m method, we extract the peculiar characteristics through the close analysis on the physical and ttx:hnical part a and predict the characteristic experiment for the magnitude we desire by an머ogical mathematical analysis. At l last, we will get the design sample the users demand with the verification of the data on optimum design p previously. In this paper, we could predict the characteristic of the product the users rC'Quire in advance with the d design method applying similarity theor${\gamma}$ and suggested the design method which could meet the various r requirements the users want. Also, it is shown that the standardization design by the similarity theory is a available as comparing the characteristic values expc'Cted through the experiment of the actual actuator with t the theoretical character data of similarity theoη after selecting the linear actuator as a model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.5
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• pp.7-18
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• 1999

This Paper focuses on analyzing the influences of Teleservice on travel behavior and trip demand based on the individual behavior model. The first step is to classify individuals into different Person groups who will follow similar behavior Patterns in terms of travel and communication. And then, the effect of Teleservice on trip demand is estimated using hypothetical scenario. The results on the ability of each person group to adapt themselves to Teleservice show that full-time housekeepers and senior citizens are more likely to be alienated. It is also found that transition probability to Teleservice is high for activities in bank or public office where simple forms of information such as data or text are exchanged. On that basis, it is estimated that in Seoul the savings on trip demand by Teleservice will be 7.6% of total daily trip generations.