본 논문은 선형계획모형을 이용하여 H 아리수 정수 센터의 최적 취수량 결정 방법을 연구 하였다. 현재 H 아리수 센터에서는 관리자의 경험과 숙련도에 의지하여 취수량을 결정하고 있다. 그런데 매시 변하는 수요를 만족 시키면서 시간대별로 요금이 서로 다른 전력의 사용을 최소화 하는 취수량 결정은 근무자들의 경험과 숙련도를 넘어서는 간단한 문제가 아니다. 따라서 수리적 기법 중 하나인 선형계획모형을 이용해 취수량을 결정하고, 비용 절감을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 선형계획 모형은 수요예측치를 기본 입력자료로 사용하고 있는데 예측오차가 발생할 경우 정수지 높이 제한을 위반하는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 정확한 수요예측이 선행되어야 한다. 그러나 아무리 좋은 예측 기법을 사용하더라도 실수요와 오차는 있게 마련이고 이는 여전히 높이 제한의 제약을 만족 시키지 못하는 결과를 불러일으킨다. 따라서 예측오차를 수용 할 수 있는 안전 마진 상수를 이용한 대안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 선형 계획 모형을 통한 취수량 결정은 수위 모니터링을 위해 항시 작업자가 근무 할 필요가 없기 때문에 인건비 면에서도 많은 절약이 예측되어 총 비용 감축은 훨씬 더 많으리라 기대된다.
신형/장기 운영 무기체계 수리부속의 불균형적 수요발생에 따른 항공기 불가동을 해소하기 위한 수요예측기법 개선의 필요성이 대두되고 있다. 항공기 수리부품들은 고단가이고, 청구에 소요되는 기간이 길어 사전에 예측하지 못한다면 작전지원에 문제가 발생하게 된다. 신뢰성 있는 수요 예측은 과보유로 인한 재고비용을 줄일 수 있으며, 수요를 예측하기 위한 방법은 회귀분석, 단/다변량 시 계열분석, 데이터 마이닝 기법 등이 있다. 항공기 부품의 수요 예측은 그 부품의 수가 8만 가지 이상이며 각 부품간의 관계를 분석하기에 어려움이 있어 시간에 종속적인 단변량 시계열 분석을 통해 수요예측을 실시하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 자료를 기존 AMMIS 체계에서 고장 자료를 실수요로 가정하여 수집하였다. 고장이나 주기 검사, 시한성 기술지시 등으로 부품을 장 탈착하게 되면 정비부서에서 이를 전산프로그램인 AMMIS에 입력하도록 하고 있다. 따라서 실제 정비부서에서 부품을 사용한 현황을 실수요라고 인정할 수 있다. 둘째, 1999년 1월부터 2007년 2월까지의 월별 자료(98개)를 수집하였다. 자료의 수가 충분하므로 예측 정확성 향상을 위하여 ARIMA기법에 적용이 가능하다. 고장빈도가 높은 부품 50여개를 추출하여 Box-Jenkins의 ARIMA기법을 적용하여 예측을 실시하였다 실시 결과 적합한 모형식을 도출하였으며, 현용기법보다 예측 정확성이 높다는 결론을 얻었다.
오늘날 사회가 더욱더 복잡해지고 도시규모가 확대됨으로서 사람들의 의식과 행태로 사회, 경제적 여건의 변화에 따라 다양하게 변모하고 있다. 이에 따라 교통계획의 대상이 다양화되어 지역적인 시각에서 국부적이고 단기적인 교통정책에 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 토지이용지표의 하나인 접근성을 고려하여 이에 대한 통행거리에 따른 통행자의 교통수단선택이 어떻게 나타나고 분석되는 가를 도출, 장래 교통수요를 예측하여 교통계획을 수립하는데 있어서 교통수단에 대한 공급결정 및 교통시설에 대한 설치를 하는데 이들 수단이나 시설의 적정성 여부를 판단하는 지표가 되는 것이다. 이에 대한 근거로는 전통적인 4단계 수요예측방법을 사용하여 왔으나, 이러한 방법을 사용하는데에는 한계가 도출되어 최근에 사용되고 있는 개별행태모형 중에서 로짓모형을 이용한 방법을 선택하고 적용 가능한 가를 문헌적으로 접근하여 기본이론을 파악하였다.
인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.
본 연구의 목적은 우리나라에서 발행가격 결정을 발행회사와 주간사회사에게 완전 자율화 하였음에도 불구하고 우리나라의 최초공모주(最初公募株)는 왜 이처럼 과도하게 저가발행(低價發行)되고 있는가에 대하여 원인을 규명하고 그에 따른 해결책을 제시하고자 함에 있다. 발행가격결정 자율화 기간동안의 자료를 이용하여 실증적 분석을 한 결과, 우리나라의 저평가는 미국보다 통계적으로 유의하게 큰 것으로 확인되었다. 이러한 이유를 규명하기 위하여 이론적 모형을 제시하고, 우리나라와 미국을 중심으로한 다른 국가들의 발행가격 결정과정에 대한 제도적인 차이점을 검토하였다. 이론적 모형에서는 발행기업과 주간사회사가 수요의 크기를 예측하여 수요의 불확실성 정도가 낮으면 저평가의 크기가 적어진다는 것을 보였다. 제도적인 차이점들을 검토해 본 결과, 우리나라의 발행가격결정이 일반투자자들의 수요를 전혀 고려하지 않는 공급자의 사전가격결정방식을 택하고 있음에 반해, 미국에서는 발행가격대를 표기한 예비사업설명서와 로드쇼우(Road Show) 둥을 통해 투자자들의 수요예측을 하고 있으며 일본이나 프랑스는 발행주식의 일부를 경쟁 입찰에 부침으로써 투자자들이 발행가격결정에 참여하여 발행가격결정의 합리성을 유지하고 있다. 따라서, 우리나라의 저평가의 크기가 다른 국가들에 비하여 큰 이유는 우리나라의 공모주 발행가격 결정과정에서 투자자의 수요를 전혀 고려하지 않기 때문일 수 있으며, 이러한 저평가의 크기를 줄이기 위해서는 어떠한 형태로든지 발행가격 결정과정에 실수요자인 일반투자자가 참여하는 방식이 채택되어야 한다.
출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
우리나라 항공 여객수요는 2014년 기준 국제선 5,700만명, 국내선 2,400만명에 도달하였으며, 지속적인 증가 추세를 보일 것으로 예상되고 있다. 이에 따른 국내 공항시설들의 확충 계획이 활발히 진행되고 있으며, 이를 위해 선행적으로 항공수요 예측을 위한 모형 개발이 필요하다. 우리나라에서는 국내총생산을 설명변수로 한 계량경제모형을 주로 항공수요 모형으로 이용하고 있으며, 시계열 자료의 안정성을 고려하지 않을 때 발생하는 허구적 회귀 현상에 대한 많은 논의가 이루어지지 않은 상태이다. 본 연구에서는 시계열 자료의 안정성을 고려한 항공수요 계량경제모형을 개발하였다. 시계열 자료의 특성을 검정하기 위한 단위근 검정과 변수들 간의 장기균형관계를 분석하기 위한 공적분 검정에 대한 이론적 고찰을 수행하였다. 마지막으로, 시계열 자료의 안정성을 고려한 항공수요 계량경제모형 개발 프로세스를 정립하였다. 정립된 프로세스의 적용 가능성을 검증하기 위해 제주공항 국내선 수요를 대상으로 항공수요 모형을 산정하였다. 수요 모형의 설명변수는 국내총생산과 항공요금지수를 이용하였으며, 기존 항공수요 계량경제모형에서 발생하는 문제점을 해소한 것으로 나타났다.
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.
국가차원의 슈퍼컴퓨팅 성능수요 예측은 슈퍼컴퓨터를 활용하는 계산과학분야의 연구자나 연구개발 인프라를 구축 운영하고 있는 전문기관, 과학기술 인프라구축을 주도할 정부기관에 있어서 매우 중요한 정보이다. 본 연구는 그동안 진행되었던 슈퍼컴퓨터 성능관련 예측활동 분석을 통해 과학기술 역량에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 이를 슈퍼컴퓨터 기술진보 추세에 적용한 복합 예측모형을 제안하였다. 횡단면분석에서는 슈퍼컴퓨팅 성능에 영향을 미칠 것으로 판단되는 GDP, GERD, 연구원수, SCI논문수를 고려한 다중회귀분석을 수행하였다. 그리고 횡단면분석 결과에 Top500 자료의 성능(Rmax)값을 이용한 시계열분석을 통해 도출된 기간별 기술진보율을 곱하여 슈퍼컴퓨터의 성능을 예측하였다. 제안된 예측모형을 바탕으로 세계 슈퍼컴퓨터 500위의 시계열자료를 이용하여 한국이 2016년에 보유해야 할 슈퍼컴퓨터 성능규모를 예측하였다. 횡단면분석과 기술진보율을 적용하여 2016년 한국의 슈퍼컴퓨팅 성능수요를 예측해본 결과 현재의 추세를 이용할 경우 15~30PF 정도, 목표 국가수준의 추세를 이용할 때 20~40PF 정도의 컴퓨팅 역량이 필요할 것으로 예측되었다. 이 결과는 단순 회귀분석을 적용한 결과인 9.6PF와 횡단면분석을 적용한 결과인 2.5PF와 큰 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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