• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.63-72
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• 2002

We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.

• Land and Housing Review
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• v.3 no.4
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• pp.343-355
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• 2012

The purpose of this paper is to propose reasonable improvements of demand estimation methods of commercial site through the case study. Thus, we investigated the problems and limitation of demand estimation methods and process applied to primary and secondary new towns in Korea. And we suggested the way to reduce error of demand estimation and to raise its objectivity. The result of case analysis is as follows; firstly, it was insufficient to consider location, hierarchy and change of land use like mixed-use development in commercial site. Secondly, improper comparable group or operated relevant index data in the same light were selected the aggregated unit requirement method such as comparative analogy method and planning guidelines. Thirdly, there were many cases that demand estimation value was amended arbitrarily, and it tends to occur a serious reliability problem. Therefore, to improve these problems and to make better use of demand estimation hereafter are required the sublation of arbitrary commercial sphere's settings, the making of comparative group considered development conditions, and putting forward objective revision basis.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.11 no.4
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• pp.707-722
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• 2002

본 연구는 헤도닉가격기법과 비교정태분석을 사용하여 휘발유가격에 대한 자동차의 연료효율성과 속성의 수요탄력성을 추정한 것이다. 탄력성을 추정하는 데에는 휘발유가격에 대한 장기간의 시계열자료 대신 분석의 기준년도인 2001년의 평균휘발유가격이 사용되었으며, 그리고 2001년에 한국에서 새로 출시된 110개 자동차 모델에 대한 자료가 이용되었다. 분석의 대상이 되는 자동차의 속성으로는 디자인, 실내공간의 넓이, 엔진 배기량, 장착가능한 편의장치, 그리고 연비 등을 포함시켰다. 휘발유가격에 대한 연료효율성의 장기적인 수요탄력성은 0.366으로 추정되었다. 그 외 속성들의 수요탄력성도 비탄력적인 것으로 도출되었다. 따라서, 휘발유가격은 자동차의 속성들과 연료효율성의 소비에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 해석할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.7 s.93
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• pp.91-100
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• 2006

Travel Demand Forecasting (TDF) is an essential and critical process in the evaluation of the highway improvement Project. The four-step TDF Process has generally been used to forecast travel demand and analyze the effects of diverted travel demand based on the given Origin-Destination trips in the future. Transportation system improvements, however, generate more travel, Induced Travel Demand (ITD) or latent travel demand, which has not been considered in the project evaluation. The Purpose of this study Is to develop a model which can forecast the ITD applied theory of economics and the Program(I.D.A) which can be widely applied to project evaluation analysis. The Kang-Byun-Book-Ro expansion scenario is used to apply and analyze a real-world situation. The result highlights that as much as 15% of diverted travel demand is generated as ITD. The results of this study are expected to improve reliability of the project evaluation of the highway improvement Project.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.661-663
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• 2000

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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.2
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• pp.43-52
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• 2001

대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.1
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• pp.77-88
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• 2001

Until now, though most of the studies related to demand estimation method using traffic counts use methods based on singleclass, travel demands or flows are made by mixing various vehicles in real networks. In general, existing demand estimation methods based on traffic counts estimate O/D by converting a multiclass O/D matrix and traffic counts into a singleclass O/D matrix and traffic counts through PCE conversion, and analyze a O/D matrix by dividing into a multiclass O/D matrix and traffic counts after multiplying an estimated O/D matrix by the fixed ratio of a singleclass O/D matrix and traffic counts before PCE conversion. However, the merits of a demand estimation method based on multiclass calculate each route choice ratio about multiclass O/D, and maximize the estimation capability of multiclass by calculating each gradient, the reduction direction of objective function. Therefore, this study aims to establish a demand estimation method which considers congestion between vehicle and vehicle by using multiclass instead of singleclass.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.318-322
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.27-30
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• 2003

무선 통신 서비스에 대한 수요가 급격히 증가하면서 높은 데이터 전송율을 갖는 무선 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. UWB는 (Ultra Wide Band) 이러한 문제점을 해결할 수 있는 통신 방법 중의 하나로 이 논문에서는 현재 IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하고 있는 채널 모델에 대해서 알아보고, 제시된 채널 모델에 LS (Least Square) 방법을 적용하여 채널의 임펄스 응답을 (Channel Impulse Response) 추정한다. 채널 추정의 성능 지표로 Preamble의 크기에 따른 MSE와 (Mean Square Error) 각각의 채널에 대한 비트 에러율을 사용하여 모의 실험을 본 논문에서 다루는 추정 기법의 성능을 분석한다.