• Environmental and Resource Economics Review
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• v.26 no.4
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• pp.519-547
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• 2017

This paper explores whether it is better to forecast city gas demand in Korea using national level data directly or, alternatively, construct forecasts from regional demand models and then aggregate these regional forecasts. In the regional model, we consider gas demand for Seoul metropolitan and the other local areas. Our forecast evaluation exercise for 2013-2016 shows the regional forecast model generally outperforms the national forecasting model. This result comes from the fact that the dynamic properties of each region's gas demands can be better taken into account in the regional demand model. More specifically, the share of residential gas demand in the Seoul metropolitan area is above 50%, and subsequently this demand is heavily influenced by temperature fluctuations. Conversely, the dominant portion of regional gas demand is due to industrial gas consumption. Moreover, electricity is regarded as a substitute for city gas in the residential sector, and industrial gas competes with certain oil products. Our empirical results show that a regional demand forecast model can be an effective alternative to the demand model based on nation-wide gas consumption and that regional information about gas demand is also useful for analyzing sectoral gas consumption.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.455-468
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• 1995

기술변화에 의한 상품의 대체과정과 수요 성장 추세를 설명하고자 개발된 기존의 통계학적 수요예측 모형들은 확률밀도함수 또는 특정한 수학적 함수의 외형적 특성을 이용한 함수적 접근방법을 사용한 결과 과거 데이터들의 단순 경향치의 추세 설명에 한정되고 상한치를 향한 무한 접근 성장으로 일관되는 함수적 제약을 안고 있으며, 수요의 영향 요인을 반영하지 못하므로써 데이터가 없는 신제품 서비스 예측에 적용이 불가능한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이들 문제점들을 극복하고 시장에 처음 출하되는 새로운 재화 또는 서비스의 수요예측 및 포화수준 도달 이후의 체감 성장에도 적용가능한 방법론으로서 수용의 결정요인을 반영한 예측모형을 제시한다. 모형의 예측능력을 판단하기 위해 정보통신 분야의 몇가지 대표적 제품 및 서비스를 대상으로 기존 모형(peal 모형, weibull 모형, NUI 모형, compertz 모형)들과 NTPS 모형(Nonasymtotic Technological Product Subsituation Model)을 적용하여 예측 결과를 비교하였다. 또한 본 모형을 활용하여 새로운 제품 및 서비스 수요예측을 위한 모수의 특성에 대하여도 검토해 보았다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.57-59
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• 2007

정보보호시스템 평가수요의 예측은 예측된 평가수요를 근거로 적극적인 평가서비스를 제공하기 위하여 필요하다. 평가수요예측을 하기위하여 일반적으로 설문조사를 이용하지만 무응답 및 불성실한 응답으로 인하여 설문응답 자료만으로 평가수요를 예측하기에는 부족하다. 따라서 설문조사의 평가수요를 보정할 수 있는 모형이 필요하다. 본 논문에서는 설문조사를 통하여 예측 할 수 있는 직접적인 평가수요와 통계적 모형을 이용한 간접적 평가수요를 비교하고 설문조사의 대체 방법을 제시하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.37 no.1
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• pp.71-85
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• 2021

A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called "intermittent demand" when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand. In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.

• The Journal of Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.151-164
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• 2001

현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1601-1607
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• 2016

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1993.07a
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• pp.153-201
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• 1993

한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.1
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• pp.151-157
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• 2008

In generally, we use a method of the survey to forecast the economic demands and non-economic demands for a market trend. But we have a difficult problem to estimate the demand for the marketplace objectively because the survey with the non-response and the inadequate understanding on questionnaires did not provided the strong and uniform forecast. Here, we proposed a method compounded of survey and a statistical model to estimate the demand for the marketplace and discussed the mixture model applied to the service demand on an agency.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.2
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• pp.205-211
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• 2020

The method of predicting the future may be predicted by technical characteristics or technical performance. Therefore, technology prediction is used in the field of strategic research that can produce economic and social benefits. In this study, we predicted the future market through the study of how to predict the future with these technical characteristics. The future prediction method was studied through the prediction of the time when the market occupied according to the demand of special product. For forecasting market demand, we proposed the future forecasting model through comparison of representative quantitative analysis methods such as CAGR model, BASS model, Logistic model and Gompertz Growth Curve. This study combines Rogers' theory of innovation diffusion to predict when products will spread to the market. As a result of the research, we developed a methodology to predict when a particular product will mature in the future market through the spread of various factors for the special product to occupy the market. However, there are limitations in reducing errors in expert judgment to predict the market.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.1007-1017
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• 2009

Forecasting for air demand such as passengers and freight has been one of the main interests for air industries. This research has mainly focus on the comparison the performance between the univariate seasonal ARIMA models and the multivariate time series models. In this paper, we used real data to predict demand on international passenger and freight. And multivariate time series models are better than the univariate models based on the accuracy criteria.