• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.4
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• pp.347-353
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• 2022

In the restaurant industry, start-ups are active due to high demand from consumers and low entry barriers. However, the restaurant industry has a high closure rate, and in the case of franchises, there is a large deviation in sales within the same brand. Thus, research is needed to prevent the closure of food franchises. Therefore, this study examines the factors affecting franchise sales and uses machine learning techniques to predict the success and failure of franchises. Various factors that affect franchise sales are extracted by using Point of Sale (PoS) data of food franchise and public data in Gangnam-gu, Seoul. And for more valid variable selection, multicollinearity is removed by using Variance Inflation Factor (VIF). Finally, classification models are used to predict the success and failure of food franchise stores. Through this method, we propose success and failure prediction model for food franchise stores with the accuracy of 0.92.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.4 s.90
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• pp.7-17
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• 2006

The purpose or this paper is to investigate the relationship between highway improvement and Induced Travel Demand(ITD) focusing on the Seoul metropolitan area data. In addition, authors tried to estimate basic unit of demand elasticity focusing on zone and trip purpose which can be applied for the ITD forecasting. The results are based on the 2002 Metropolitan Household Transportation Survey Data, where the demand elasticity (DE) is -0.582 in Seoul, -0.597 in Incheon and -0.559 in Gyounggi province, respectively. This study revealed part of the relationship between highway improvement and ITD for metropolitan region and provided the framework for yielding real estimated values by applying the concept of demand elasticity in terms of the relationship by using regional and long-term data. We expect that the basic unit of demand elasticity focusing on zone and trip purpose can be applied for the ITD forecasting to analyze the whole demand exactly The estimated DE's for age group and day of week can also be used for Proper transportation management and transport Policy making. Some limitations have also been discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.428-428
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• 2021

상수관망 내 수질사고는 매우 다양한 원인과 상황에서 시·공간적으로 광범위하게 발생가능하다. 일반적인 수질사고의 정성적 정의는 "정상적인 운영에 비하여 상대적으로 비정상적인 활동이나 행동에 의해 발생되는 수질문제"라고 할 수 있으나, 이는 매우 광의적이라 할 수 있으며 실제 현장에서는 발생 가능한 모든 수질사고 시나리오를 미리 예측하여 대비하기에 한계가 있다. 본 연구에서는 국외 및 국내 지자체, 그리고 K-water 등의 자료를 확보하여, 상수도 공급계통에서 발생한 수질사고 사례 및 발생 빈도 등을 분석하였다. 이를 상수도 관망 내에서 발생빈도가 잦고 피해영향이 큰 대표 수질사고 발생 시나리오 선정에 활용하였다. 과거 사례를 분석한 결과, 관망 내 대표적인 수질사고는 정상적 운영조건 (예, 정수처리문제에 의한 유출수내 고탁도 발생)뿐 만 아니라, 비정상적인 운영조건 (수계전환, 밸브조작 등에 의한 유속, 수압 변동에 의한 고탁도 발생)에서 발생 가능함을 확인하였다. 이와 같은 대표적 수질사고는 수리학적 조건의 변화에 따라 관망 내 수질이 변화되어 발생되므로, 수질사고의 현실적인 모의를 위해서는 합리적인 수리학적 관망해석이 수반되어야 한다. 상수관망 시스템의 수리해석 기법은 크게 수요기반해석(Demand Driven Analysis; DDA)과 수압기반해석(Pressure Driven Analysis; PDA)로 구분 가능하다. 기본적으로 정상적 운영조건은 수요기반해석의 수행이 적절하며, 비정상적 운영조건은 수압저하에 의한 수리적상태가 변동하므로 수압기반해석이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 수질사고의 모의 시 필요한 적정수리해석 기법을 제안하고, 각 적정 해석기법 별 검·보정이 필요한 인자들에 대해 제시하였다. 이와 같은 수리해석 기법을 적절히 활용할 경우, 관망 내 탁수사고 발생 가능성이 높은 지점 등을 결정하는 방법론의 정확도가 높아질 것으로 기대된다.

• Korea Trade Review
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• v.48 no.3
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• pp.217-242
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• 2023

This study aims to analyze the factors influencing the logistics demand of inland ports along the Yangtze River and predict future port logistics demand based on these factors. The logistics demand prediction using system dynamics techniques was conducted for a total of six ports, including Chongqing and Yibin ports in the upper reaches, Jingzhou and Wuhan ports in the middle reaches, and Nanjing and Suzhou ports in the lower reaches of the Yangtze River. The logistics demand for all ports showed an increasing trend in the mid-term prediction until 2026. The logistics demand of Chongqing port was mainly influenced by the scale of the hinterland economy, while Yibin port appeared to heavily rely on the level of port automation. In the case of the upper and middle reach ports, logistics demand increased as the energy consumption of the hinterland increased and the air pollution situation worsened. The logistics demand of the middle reach ports was greatly influenced by the hinterland infrastructure, while the lower reach ports were sensitive to changes in the urban construction area. According to the sensitivity analysis, the logistics demand of ports relying on large cities was relatively stable against the increase and decrease of influential factors, while ports with smaller hinterland city scales reacted sensitively to changes in influential factors. Therefore, a strategy should be established to strengthen policy support for Chongqing port as the core port of the upper Yangtze River and have surrounding ports play a supporting role for Chongqing port. The upper reach ports need to play a supporting role for Chongqing port and consider measures to enhance connections with middle and lower reach ports and promote the port industry. The development strategy for inland ports along the Yangtze River suggests the establishment of direct routes and expansion of the transportation network for South Korean ports and stakeholders. It can suggest expanding the hinterland network and building an efficient transportation system linked with the logistics hub. Through cooperation, logistics efficiency can be enhanced in both regions, which will contribute to strengthening the international position and competitiveness of each port.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.49-62
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• 2023

Solar energy, which is rapidly increasing in proportion, is being continuously developed and invested. As the installation of new and renewable energy policy green new deal and home solar panels increases, the supply of solar energy in Korea is gradually expanding, and research on accurate demand prediction of power generation is actively underway. In addition, the importance of solar radiation prediction was identified in that solar radiation prediction is acting as a factor that most influences power generation demand prediction. In addition, this study can confirm the biggest difference in that it attempted to predict solar radiation using medium-term forecast weather data not used in previous studies. In this paper, we combined the multi-linear regression model, KNN, random fores, and SVR model and the clustering technique, K-means, to predict solar radiation by hour, by calculating the probability density function for each cluster. Before using medium-term forecast data, mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) were used as indicators to compare model prediction results. The data were converted into daily data according to the medium-term forecast data format from March 1, 2017 to February 28, 2022. As a result of comparing the predictive performance of the model, the method showed the best performance by predicting daily solar radiation with random forest, classifying dates with similar climate factors, and calculating the probability density function of solar radiation by cluster. In addition, when the prediction results were checked after fitting the model to the medium-term forecast data using this methodology, it was confirmed that the prediction error increased by date. This seems to be due to a prediction error in the mid-term forecast weather data. In future studies, among the weather factors that can be used in the mid-term forecast data, studies that add exogenous variables such as precipitation or apply time series clustering techniques should be conducted.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.261-261
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• 1998

교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1993.04a
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• pp.70-79
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• 1993

세라믹은 금속에 비해서 밀도가 낮고, 내마멸성이 우수하고, 열팽창계수가 작고, 높은 온도범위에 걸쳐서 안정성과 경도를 유지함으로 기계구조용재료로서 유망시 되고 있다. 앞으로 세라믹부품에 대한 수요는 더욱 증가하리라고 예상하고 있으며, 세라믹의 응용이 시도되고 있는 부품은 더욱 다양화되어가고 있는 추세이다. 그러나, 세라믹재료에 관한 신뢰할만한 데이터베이스는 확립되지 못한 상태이고, 트라이보시스템에 관한 수명예측과 설계를 위한 기초 자료도 확립하지 못한 상태에 있다. 세라믹재료에 관한 수명예측과 설계를 위해서는 세라믹재료의 트라이보시스템(tribosystem)에서의 마멸기구의 규명과 마멸율을 평가할 수 있는 마멸식을 구하는 것이 가장 기본적인 과제라 할 수 잇다. 따라서 본 연구에서는 최신 기법에 의해서 제조된 HIP제 질화규소와 지르코니아를 실험재료로 하여 무윤활하에서의 미끄럼 마찰$\cdot$마멸실험을 수행하여 마찰$\cdot$마멸특성을 규명하고, SEM을 이용한 마멸면의 미시적 관찰을 통해서 세라믹의 마멸기구를 조사하여 세라믹마멸기구의 마멸모델을 제히하고자 한다. 제시된 마멸모델에 파괴역학을 도입하여 이론해석과 고찰을 수행하여 보다 실용적인 세라믹의 마멸율을 평가할 수 있는 새료운 무차원파라메타를 제안하고자 한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.12 no.3 s.30
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• pp.43-50
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• 2004

This study has an object of searching for appropriateness in applying the trip distribution model by studying the changes of the character of parameter which the model contains and by analyzing and evaluating trip distribution technique out of few steps of pre-estimate technique for the traffic demand through computer simulation centering around Kwangju. Method of this study is investigating the basic theory for trip distribution model and with this grounding, I rearranged it as research data for trip distribution model compatible for Kwangju, using data such as research data on actual state, the statistics annual report and basic plan for traffic full equipment of Kwangju. So, The most stable measure of the type of trip distribution of Kwangju city was produced in Fratar and Detroit model, however, gravity model has a little bit low reliance in sharing of estimation and actual survey although it is astringent in short period.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2007.11a
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• pp.734-743
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• 2007

The KTX station is one of special generators that produce a lot of trips caused by special land use such as university, airport, and super shopping mall. Special generators need special attention in developing travel demand models since the standard trip generation and distribution model in the conventional four-step approach do not provide reliable estimates of their travel patterns. New modeling approach, activity-based model, considering travel behavior of person, seem to be more appropriate for those special generators. Thus, this study introduces a spatial-temporal activity-based approach and how activity-based approach can be applied to estimation of travel demand at KTX stations.