• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.69-71
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• 2001

서비스 품질의 향상을 기하기 위해서는 제품의 고장에 따른 부품의 적시 공급이 매우 중요하다. 이를 위해서는 항시 서비스 부품의 수요를 어느 정도 정확히 예측해야 한다. 본 논문은 주 제품(prime product)에 부분 의존적인 서비스 부품의 수요 예측 방법을 제시한다. 부분 종속적인 서비스 부품은 특정 부품이 장착되는 주 부품이 여러 개인 경우를 지칭한다. 기존의 방법은 주로 판매되는 부품의 수량에 의거하여 미래의 부품 수요량을 예측하는 단순 시계열이나 수요 확산 및 대체 모형에 근거하고 있는 실정이다. 본 논문은 주 제품의 폐기율과 부품의 고장율의 추정을 통한 부품의 수요 예측 방법을 제시한다. 부품 수요에 대한 다양한 수식 개발을 통해 부품 수요의 구간 추정식이 제시된다. 또한 주 제품에 장착되는 부품의 고장율이 주 제품에 무관하다는 가정하에 부품의 총 수요를 추정하는 절차를 제시하고 시뮬레이션을 통해 이러한 가정의 타당성을 고찰한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2213-2214
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.581-582
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 한 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상대론 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1247-1248
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1707-1708
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 둥 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.151-157
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• 2008

수요예측은 모든 생산적 활동을 수립하기 위한 기반이 되기 때문에 수요가 어느 정도 발생할 것인가에 대한 방향성에 대하여 파악하려고 일반적으로 설문조사를 이용하지만 무응답 및 불성실한 응답으로 인하여 설문응답 자료만으로 수요를 예측하기에는 부족하다. 따라서 수요와 관련 있는 변수를 이용한 분류모형으로 설문조사의 수요예측을 보정하고자 하였다. 본 논문에서는 설문조사를 통하여 평가 할 수 있는 직접적인 수요와 통계적 모형을 이용한 간접적 수요를 혼합하여 서비스 수요를 예측하는 혼합 모형을 제시하고자 한다.

• 전기의세계
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• 제40권5호
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• pp.18-26
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• 1991

전력수요예측의 기본목적은 미래에 예상되는 전력수요를 정확히 예측함으로써 이를 충족시킬 수 있는 전원 및 계통설비의 적기 확보와 아울러, 보다 저렴한 비용으로 전력을 공급할 수 있게 하는데 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.680-682
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• 2004

수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.