본 연구를 통하여 전력수급계획에 필요한 연간 시간대별 총수요를 예측하는 산법을 개발하였다. 예측과정은 크게 평상일 예측과 특수일 예측으로 구분된다. 평상일의 경우는, 연중 최대수요가 발생하는 하절기 기상으로부터 연중 최대수요를 예측한 다음, 하향식 접근에 의해 주간-일간-시간대별 평상일 수요를 예측하며, 특수일 수요는 예측된 평상일 수요와 평상일 대비 상대계수 모형으로부터 예측한다. 예측의 정확도를 개선하기 위하여 시계열 자료에 가중치를 부여하고, 실적자료가 생길 때마다 자동으로 모형이 갱신되도록 하였으며, 수요예측 결과를 검증, 보정하기 위해 주간수요예측을 재수행할 수 있다. 또한 계획된 월간 전력량 제약에 협조하는 예측산법도 포함하였다.
본 논문은 수요 예측함에 있어서 여러 가지 수요 예측 방법을 통해 매 시기 마다 적절한 수요예측 기법을 사용하여 좀더 정확한 수요예측 결과를 추정하기 위한 방법을 연구하며 특히, 수요 예측하기 어려운 제품에 대해 여러 인자를 고려하여 좀더 나은 예측치를 구하기 위한 방법을 연구하고 있다. 마지막으로 각 ERP나 SCM, MRP application에 연계하여 필요한 자료를 되게 얻고 이를 다시 보내 줄 수 있는 일반적인 연계 방법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 데이터 베이스 연계부분에서는 ODBC 를 사용하였으며, 예측 기법은 Moving Average 기법과 Exponential Smoothing 기법, 그리고 Neural Networks 중 BP 를 이용하여 구현하였다. 앞으로 좀 더 많은 예측 기법을 적용하여 향상된 수요 예측을 위한 모듈을 연구 및 구현하려 한다.
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.
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.
본 연구를 통하여 전력계통의 송변전 계획에 필요한 장기 지구별 수요예측 산법을 제안하였다. 소규모 지구의 수요예측을 위한 중회귀 모형 도입시 단순한 다항식 회귀모형만으로는 장기예측을 하는데 한계가 있으므로 다항회귀 과정을 변형하거나, 새로운 기능을 보완하여 예측정확도를 높이려는 시도가 수행 되어왔다. 본 논문에서는 장기 예측시 나타나는 미래의 예측 수요의 과도한 변화를 감소시켜 예측 정확도를 개선할 수 있는 수평년도수요를 도입하였으며, 종래 추세 분석에서 난점으로 지적되어 온 변전소의 신설 및 폐지에 따른 수요이전으로 야기되는 예측의 불안정성을 개선하였다. 제안한 산법을 검증하기 위하여 우리나라 실계통에 적용하였다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
본 논문에서는 특수일 전력 수요 예측을 위한 알고리즘을 제시하였다. 논문에서 제안하는 전력 수요 예측 알고리즘은 데이터 마이닝을 이용한 데이터 전처리 부분과 전처리된 데이터를 사용하여 특수일 수요를 예측하는 다항 회귀분석 부분으로 나누어진다. 데이터 전처리에서는 전력 수요 예측을 위한 과거 데이터 중에 과거 특수일 수요의 패턴을 잘 보여주는 데이터를 찾기 위해 온도와 수요의 관계를 이용한다. 데이터 마이닝의 기준으로 결정계수를 사용하였으며, 알고리즘은 k-nearest neighbor 절차를 사용하였다. 또한 제안된 기법은 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 검증하였다.
신상품이나 신규 통신서비스의 수요 예측은 사업의 경제성 분석과 초기 시설투자 계획을 수립함에 있어 필수적이다. 그러나, 과거 자료가 없는 경우에 적용할 수 있는 기존의 수요예측방법은 비계량적인 방법들로서 객관성이 떨어지므로 가능한 한 주관적인 요소나 임의성을 배제할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 저궤도 이동위성통신 서비스의 수요예측 사례를 중심으로 계량적인 모형에서 추정이 불가능한 모수들을 비계량적인 방법을 통해 추정함으로써 계량적인 방법과 비계량적인 방법을 결합한 수요예측방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존 통신서비스와의 비교유추를 통하여 확산계수를 도출하고 설문자료로부터 잠재시장규모를 추정함으로써 신규 통신서비스의 확산과정을 예측하고 가격에 대한 수요의 탄력도를 도출한다.
연안여객운송은 도서와 육지의 인적 및 물적 교류가 이루어질 수 있도록 하는 유일한 교통수단으로서 그 중요성이 매우 크다. 그럼에도 불구하고 연안여객선에서의 수익성이 낮다는 이유로 그 중요성을 인식하지 못하고 있는 것이 사실이다. 그렇지만 앞으로의 연안여객 수요에 따라 향후 도서민들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 선박의 추가 투입 및 시설 확충을 위한 의사결정에서 가장 기본이 되는 것이 연안여객의 수요를 예측하는 것이다. 본 논문 에서는 가장 많은 여객 수요를 가지고 있는 제주지역 중에서도 세월호 이후에 끊긴 인천과 제주 항로에 초점을 맞추어 연구를 진행할 것이다. 2007년 1월부터 2013년 12월 까지 84개의 월별 자료를 바탕으로 예측 기법 중에서도 계량적 기법인 시계열 분석을 통해 여객 수요를 예측하고자 한다. 예측 작업에 있어 항상 우수한 성과를 보이는 단 하나의 모형은 존재하지 않기 때문에 예측에 수반된 불확실성을 줄이기 위해 다양한 예측모형을 사용한다. 여러 방법론 중에서 가장 적합도가 높은 모형을 찾아 여객 수요를 예측하고 결과를 도출하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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