• 제목/요약/키워드: 수요예측기법

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텔레매틱스 중기 인력 수요 예측 연구 (A Study on the Mid-term Man Power Demand Forecasting for the Telematics Industry in Korea)

  • 양영규;황보택근;김동선
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.3-11
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    • 2005
  • 본 과제는 정통부가 839 IT 신 성장 동력으로 추진 중인 텔레매틱스를 주 대상으로 한 무선공간정보서비스 기술 개발 사업을 성공적으로 수행하기 위해 필요한 최적의 인력을 예측하는 기법을 제시하고 2004년부터 2008년까지의 중기 인력 수요를 예측하는데 그 목적이 있다. 텔레매틱스 인력수요 예측을 위하여 한국의 현실에 적합한 인력 수요예측 모델을 제시하였다. 인력 수요 예측은 국내외 전문 기관들이 조사한 텔레매틱스 산업 추정치와 1인당 노동생산성을 감안하여 분야별 전체 인력수요 전망 구하였다. 또한 실태조사에서 도출된 분야별 직종별 취업구조 등을 적용하여 분야별 직종별 인력 수요를 도출한 후 이에 평균 탈락율을 감안하여 연도별 신규 인력 수요를 도출하였다.

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서울시 공유자전거의 수요 예측 모델 개발 (Development of Demand Forecasting Model for Seoul Shared Bicycle)

  • 임희종;정광헌
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.132-140
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    • 2019
  • 최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.

연휴에 대한 전력 수요예측 (Load Forecasting for Lunar New Year's Day and Korean Thanks-Giving Day)

  • 구본석;백영식;송경빈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.256-258
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    • 2001
  • 전력 계통의 운용 계획을 최적화 하기 위해서 수요예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 수요예측 기법의 최대 오차는 특수일이 토요일과 월요일인 경우와 연휴인 경우에 발생한다. 이 중 특수일이 토요일과 월요일인 경우는 퍼지 선형회귀분석법과 상대계수법을 이용하여 우수한 결과를 도출한 바 있다. 구정과 추석은 특수일 중 평일과의 부하 차이가 가장 큰 특수일이며 약 $45{\sim}50%$ 정도가 감소된다. 이러한 부하의 감소 폭은 서서히 줄어서 연휴 당일 4일 후에는 완전히 복구가 되며 연휴 전 부하가 낮아지는 시점은 연휴 당일 3일 전이다. 연휴 예측의 불확실성은 연휴 기간의 길이 변동 및 기타 다양한 변수들에 의한 유동성에 기인한다. 특히 추석의 경우 과거 데이터 이용에 더욱 신중해야 하며 타 특수일에 비해 부하 값의 예측이 힘들다. 또한 직전 평일 대비 추석 연휴의 부하는 변화가 심하게 나타나며 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 기본으로 변형된 알고리즘으로 향상된 예측도를 제시한다.

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주요 지역별 특성과 이동 기간 학습 기법을 활용한 장기 전력수요 예측 모형 개발 (Development of Long-Term Electricity Demand Forecasting Model using Sliding Period Learning and Characteristics of Major Districts)

  • 공인택;정다빈;박상아;송상화;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제4권1호
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    • pp.63-72
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    • 2019
  • 전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.

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계절 ARIMA 모형을 이용한 국립공원 탐방수요 예측 (A Study on Forecasting Visit Demands of Korea National Park Using Seasonal ARIMA Model)

  • 심규원;권헌교
    • 한국산림과학회지
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    • 제100권1호
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    • pp.124-130
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    • 2011
  • 본 연구는 국립공원 탐방 수요예측에 적합한 모형을 추정하고, 계절 ARIMA Model을 이용하여 국립공원 탐방수요를 예측하였다. 분석 자료는 2003년 1월부터 2010년 12월까지 우리나라 18개 국립공원의 월별 탐방객 수 자료를 이용하였다. 분석결과 $ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_{12}$모형이 국립공원 탐방수요를 예측하는데 적합한 모형으로 선정되었으며, MAPE를 이용한 사후평가 결과에서도 모형의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 국립공원 탐방수요 예측기법의 신뢰성 및 타당성 향상과 함께 국립공원 관리전략 수립에 기여할 것으로 판단된다.

머신러닝을 이용한 구축함 수리부속 예측 연구 (A study on Destroyer Spare Parts Demand Forecasting using Machine Learning)

  • 정연오;김재동
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.405-408
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    • 2020
  • 국방분야에서 전력 운영유지를 위한 군수분야 운영 효율화는 매우 중요한 이슈이다. 군수분야의 효율성을 위해 적정한 수리부속 확보는 장비의 가동률과 예산 절감 차원에서 중요성이 크다. 이에 군은 다양한 기법을 활용하여 수리부속 수요예측에 대한 노력을 계속해 왔으나, 여전히 예측 정확도 향상을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지난 9개년의 수리부속 수요데이터를 분석하고 다양한 머신러닝을 활용하여 예측정확도를 비교·분석하고, 가장 적합한 수리부속 수요예측 모델을 제안한다.

지수평활에 의한 장기 최대전력 수요 예측에 관한 연구 (A Study on Long-term Maximum power Demand Forescasting Using Exponential Smoothing)

  • 고희석;이태기
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제6권3호
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    • pp.43-49
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    • 1992
  • 전력 수요 예측은 전력계통 운용 및 계통 개발의 기본이 되는 것으로 예측의 적부가 전력공급의 신뢰성과 경제성에 미치는 영향이 대단이 크다. 본 논문에서는 예측정도가 높고 운용시 간편성을 지닌 R.G.Brown에 의해 제시된 3중 지수평활법을 이용하여 장기 최대전력수요를 예측하였다. 평활함수는 전체 과거 관측의 선형 결합이고 과거 관측에 주는 가중은 오래된 과거일수록 지수적으로 감소시킨다. 지수평활의 근본 이론은 지수평활의 (n+1)차의 선형결합으로 n차 다항식 모델에서 (n+1)개의 계수추정이 가능함을 보여준다. 이 기법을 이용하여 한국전력 실 계통에 최대전력 수요를 예측한 결과 예측의 정확성과 간편성이 입증되었다.

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델파이 기법을 활용한 미래주거예측 (Prediction for Future Housing using Delphi Technique)

  • 안세윤;주한나;김소연
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.209-222
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    • 2020
  • 본 논문은 주거의 미래변화를 전망하고 대응방안을 연구하기 위한 목적으로, 델파이 기법을 통해 주거의 미래를 예측하였다. 먼저, 미래주거 예측 시기를 구분하고, 대상을 주거형태, 주거공간, 주거수요, 건축기술변화로 설정하였으며, 대상에 미치는 Impact Factor를 조사, 분석 하였다. 결과는 ① 사회적, 가치적 관점이 주거형태, 공간, 수요변화에 미치는 영향이 클 것이며, 정치적 관점의 영향은 적을 것으로 예측하였다. ② 형태적 측면에서 고층빌딩에 다운사이징 주택 수요 증가, 기술적 측면에서 빅데이터를 활용한 원격의료지원 서비스와 홈케어 실현 가능성이 높게 예측하였다. 그에 따라 ③ IoT가 미래주거변화에 미치는 영향이 클 것으로 예측하였으며, ④ 공유경제에 의한 코하우징, 그와 관련된 법 제정, 고층, 고밀 주택 보급으로 유지관리를 위한 서비스, 거주자 맞춤형 주거지원 혹은 임대차 시장 선진화, 건축기술 발전으로 미래형 주거확산 등이 전망된다.

국도변 화물차휴게소 수요예측기법 연구 (Demand Forecasting Method for Truck Rest Areas Beside National Highways)

  • 최창호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.13-22
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    • 2017
  • 본 연구는 국도변에 설치되는 화물차휴게소의 이용수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 연구의 진행은 기존의 수요예측 방법론을 검토하여 이를 보완할 사항들을 제시하였다. 연구결과, 수요예측 과정에서 우선 할 사항은 휴게소를 이용할 화물차를 단기주차차량과 장기주차차량으로 구분하는 것이었다. 또한 단기와 장기 등 주차시간에 따라 소요주차면수 산정에 적용되는 이용률과 혼잡률 및 회전율에 차이가 발생하므로 이들 영향요소를 달리 적용할 것이 요구되었다. 그리고 화물차휴게소에 입주하는 업체와 편의시설의 활성화에 따라 서도 이용수요에 영향을 미치므로 이의 반영 필요성도 나타났다. 이로부터 국도변에 설치되는 거점형 화물차휴게소는 고속도로변에 설치되는 화물차전용 휴게소보다 수요예측 과정에 주의를 기울여야 되며, 또한 다양한 영향요소들을 감안할 필요성이 제기되었다.