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
본 연구는 지역 단위 도시가스 수요예측모형을 이용하여 전국 도시가스수요예측의 정확도를 향상할 수 있는지 여부를 살펴봤다. 지역별 수요예측모형을 구축하게 된 배경은 용도별 도시가스 수요의 행태가 분화되는 상황에서 자료의 제한으로 용도별 수요예측모형을 구축하기 어렵다는 것에 있다. 지역별 수요예측모형은 전국수요를 수도권과 지방으로 구분하여 별도의 예측모형을 구성하는 것으로, 시간변동계수를 갖는 공적분모형을 이용하였다. 지역모형에서 전국 도시가스수요예측은 지역별 수요전망치를 합산하여 산출하였다. 2013~2016년의 4년간 예측력 평가결과, 지역별 모형을 통한 전국 도시가스수요 예측이 전국단위 예측모형에 비하여 예측력이 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 지역모형에서는 수도권과 지방권 모형을 별도로 구축함으로써 해당 지역 수요의 특성을 반영한 예측모형이 가능했다. 수도권수요는 가정용수요 비중이 높아 기온에 보다 민감하게 반응하고, 전력수요와 경쟁관계가 있다. 이에 반해 지방권은 산업용수요 비중이 높아 전반적인 경기상황에 따른 수요변동이 크고, 수도권과 달리 벙커씨유와 LPG와 같은 산업용 연료와 대체관계를 보였다. 상기 결과는 성숙기에 접어든 도시가스산업에서 지역별 수요에 대한 세부적인 분석을 통해 전국 단위 수요예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 보여주고, 이와 더불어 용도별 도시가수요 분석에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
수요예측은 적정 재고를 유지하기 위해 선행되어야 할 중요한 부분이라 할 수 있다. 수요예측의 정확도 향상이 적정한 재고를 유지하기 위한 토대가 된다. 하지만 수요예측을 어렵게 만드는 주요 원인 중 하나인 간헐적인 수요는 기존 시계열 기법으로 예측하는데 있어 어려움이 크다. 본 연구에서는 인공지능의 한 기법인 인공신경망을 적용하여 간헐적 품목에 대한 수요예측을 실시하였다. 6개의 기법을 통해 실험을 실시한 결과 인공신경망이 가장 오차가 적은 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 국내 전파자원 관리를 위한 전파자원의 중장기 수요예측 방법론 개발의 전 단계로서 전파자원, 즉 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 특히, 기존 공급자 위주의 하향식(Top-down) 개념의 수요예측 방법론이 아니라 무선자원을 실질적으로 소비하는 사용자를 중심으로 하는 상향식(Bottom-up) 개념의 주파수 수요예측 모형을 제시한다. 이는 크게 서비스 정의, 서비스 특성 분류, 서비스별 대표 속성 도출, 서비스 수요예측, 전파자원과의 매핑 검증 및 주파수 수요예측의 7단계로 이루어지며 각 단계에서 수행하여야 할 주요 업무를 설명한다. 아울러 PCS개인통신환경에서의 주파수 소요량 산출 예를 제시함으로서 개발된 모형의 타당성을 입증한다.
본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.
개인용 휴대 인터넷의 개념으로 세계에서 최초로 기술이 개발되고 본격적인 상용화를 개시한 WiBro는 기술개발 초기부터 서비스에 대한 수요예측 작업이 이루어져 왔고, 이는 HSDPA의 경우도 마찬가지이다. 그러나 초기의 수요예측 시점에 가정하였던 여러 가정들이 구체화되고, 정보통신 환경도 변화함에 따라 이제 보다 구체적이고 정확한 수요예측이 이루어질 시점에 도달하였다. 이에 따라 본 고에서는 변화된 여러 환경을 고려하여 WiBro 서비스에 대한 수요예측을 수행하고자 하였다.
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.
전력계통의 수요예측은 수십 년간의 일별, 주별, 월별, 년도별 자료와 기타 수많은 계수들을 요구하므로 처리해야할 자료의 양이 방대하여, 수요예측에는 데이터베이스의 사용이 필수이다. 본 연구에서는 수요예측 및 이와 유사한 대규모 자료의 전산화에 적합한 데이터베이스 설계기법을 소개하고, 계산 수행 시 속도 및 운용의 효율성을 기하기 위한 방안을 소개한다. 또한 데이터베이스의 유지보수를 위한 기법과 각종 접근 방법의 예를 들었다.
최대수요전력 관리 장치는 현재 사용전력을 모니터링하여 예측 전력을 계산해 수용가에서 설정한 목표전력을 초과하지 않게 부하를 제어하는 장치이다. 부하의 제어는 예측된 최대수요전력이 목표전력을 초과할 경우 경보를 발생하고 부하를 차단하는 방식을 사용하기 때문에 최대수요전력에 대한 정확한 예측이 중요하다. 전력 변동이 심한 수용가에서는 기존의 예측 방법을 사용할 경우 최대수요전력 관리가 안정적이지 못하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대수요전력 예측 방법 및 지수평활방법을 살펴보고 칼만 필터를 사용한 예측 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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