• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8576-8584
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• 2015

전력수요의 예측은 안정적인 전력공급을 위한 수급계획수립을 위해서 그리고 전력계통의 최적운영계획수립을 위해서도 필요하다. 특히 안정적인 전력수급확보를 위해서는 중장기 전력수요예측이 중요하고 공급안정성 강화를 위해서는 지역별 전력수요예측이 중요하다. 지역별 전력수요예측은 지역에 소요되는 부하를 충족시킬 수 있도록 송전선로 및 변전소 등의 계통망의 최적상태 구성 및 유지를 위한 필수적인 과정으로 알려져 있다. 따라서 본 논문은 12개월(중장기)동안 대한민국 시도별 16개 지역의 전력사용량을 SARIMA 모형을 이용하여 예측하는 방법을 제안한다.

• 노동경제논집
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• 제20권1호
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• pp.59-89
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• 1997

세계화 추세의 가속, 급속한 기술진보 및 정보화의 확산 등은 국제간의 분업구조 뿐만 아니라 국내의 산업구조 및 취업구조를 급격히 변화시키고 있다. 국내 취업구조의 변화는 산업간 직업간 취업비중을 모두 변화시키고 있어 고용의 양적 측면은 물론이고 질적 측면에서도 큰 변화가 예상된다. 그러므로 중장기적인 노동력수요 예측은 향후 인력양성의 방향과 체계를 결정하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라 노동시장 정책에 있어서도 반드시 필요한 자료가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 향후 노동력에 대한 중장기 수요를 일반균형적인 접근을 통하여 산업별 직업별로 예측하고 이 예측결과에 따른 향후 노동시장 및 인력정책의 방향을 제시하는 데 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들이 사용한 방법의 이론적 약점을 보완하면서 실증 결과의 예측성을 높일 수 있는 개선된 방법을 사용하였다. 산업별 취업자를 전망하는데 있어 기존 연구결과들은 주로 노동시장의 단일방정식만을 추정함으로써 생산요소의 수요가 비탄력적이지 않음에도 불구하고 생산요소간의 대체가능성을 무시하고 있으며, 인력수요에 중요한 결정 요인인 기술변화를 고려하지 못하고 있거나, 취업계수의 변화를 통해 기술진보의 효과를 고려한다고 하여도 기술진보가 생산요소간에 비중립적(factor non-neutral technology changes)으로 일어날 경우 요소간 대체가능성을 간과하고있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 산업별 취업자 전망에서 노동시장의 단일방정식 추정이 아닌 일반균형에 입각한 경제 모형을 사용하였다. 또한 직종별 취업자 전망을 위해서는 일반적으로 이용되는 필요 인력량에 대한 고정계수(fixed coefficient manpower requirement)를 추정할 때 이중비례행렬모형(二重比例行列模型)을 이용하여, 산업구조의 변화로 인한 직업별 인력수요 변화가 충분히 고려되도록 하였다. 전망의 결과에 따르면 향후 우리 경제는 지식기반경제(knowledge-based economy)로 이행하고 있다고 볼 수 있다. 우선 산업구조면에서 지식집약적산업으로의 구조조정이 일어나게 되고 이에 따라 산업별 취업구조에서도 고기술산업의 취업준비중이 급속히 증가하게 된다. 직업별 취업분포에 있어서도 전문기술직 행정관리직 등의 고숙련 사무직의 비중은 크게 증가하는 반면 생산관련직과 농림어업직의 비중은 감소하게 된다. 이처럼 경제가 지식집약화되어 감에 따라 고학력자에 대한 수요는 지속적으로 증가하지만 현재 적절한 인력양성과 공급이 이루어지지 않고 있어 향후 기술이나 기능에 따른 수급부일정(需給不一政)(skill mismatch)현상이 매우 심해질 것으로 보인다. 따라서 앞으로의 인력정책에서 가장 주안점을 두어야 할 부분은 첨단기술산업과 관련된 인력의 양성에 있다고 하겠다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.139-148
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• 2019

본 연구는 KTX 수송수요를 예측하기 위한 방법으로 다중개입 시계열 모형을 제안하였다. 구체적으로 2011년 이전의 자료로서 경부 2단계 개통 개입만 고려한 Kim과 Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011)의 연구를 수정 보완하기 위해 다양한 개입이 추가적으로 발생하고 있는 2011년 이후의 시계열 자료를 효과적으로 모델링하는 한편 KTX 수송수요를 정확히 예측하기 위한 방법으로 다중개입 계절형 ARIMA 모형을 도입하였다. 자료 분석을 통해 KTX 수송수요에 영향을 주었던 경부 및 호남 2단계 개통, 메르스 발병과 설추석 명절 등 다양한 개입의 효과를 효과적으로 해석하는 한편, 이를 통해 예측의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 에너지공학
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• 제18권2호
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• pp.114-124
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• 2009

지식경제부(MKE)는 매2년마다 전력수급기본계획을 수립한다. 본 논문에서는 전력수급기본계획 수립시 전력수요를 과대 또는 과소로 예측한 것이 차기 전력수급기본계획 수립시 전원혼합(Energy Mix)에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 전력수요 자료는 2005년도에 예측한 제3차 전력수급기본계획의 전망치를 이용하였고 전원혼합을 도출하기 위하여 전력거래소(KPX)에서 활용하고 있는 WASP 전산모형을 단순화한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 2005년도 전력수요를 적정, 5% 과대 그리고 5% 과소 예측한 경우에 대하여 각각 단순화한 시뮬레이션 모형을 이용하여 2005년도 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 이 3가지 전원혼합을 초기조건으로 하여 2005년도의 적정 전력수요가 2007년 이후에 적용된다고 보고 2007년도에 차기 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 전력수요가 적정일 경우, 2005년도와 2007년도 전력수급 기본계획의 전력수요는 동일하므로 전원혼합에 변화가 없다. 전력수요를 5% 과대 또는 5% 과소 예측한 경우, 계획된 발전소 건설을 차기 전력수급기본계획 수립시 줄이거나 늘려야 하는데 건설기간이 짧은 LNG 발전소가 그 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5D호
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• pp.671-677
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• 2011

최근 철도 서비스를 개선하고자 기존선을 복선 및 전철화 하는 등 철도네트워크 기능강화사업이 활발히 추진되고 있다. 이를 배경으로 본 논문에서 급행철도와 같이 새로운 철도 운영서비스가 제공될 경우 타 교통수단으로부터 얼마의 전환수요가 발생될 것이며, 철도이용형태는 어떻게 변화될 것인지? 등 앞으로 건설될 대구권 광역철도를 대상으로 SP와 RP데이터에 의한 전환수요 예측방법의 적용성을 검토하였다. 모형 구축결과, 기존 SP와 RP데이터를 결합하는 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 유용하여 총통행시간과 통행비용의 파라미터 추정치가 충분한 설명력을 나타내고 있으며, 동시적 방법이 보다 효율적으로 분석되었다. 특히 RP+SP의 결합모형의 타당성을 더욱 높이기위해서 RP데이터를 비례적으로 적용한다면, 철도요금과 통행시간 설정에 따라 전환수요를 쉽게 파악할 수 있을 것이며, 대구권 광역철도를 비롯하여 타 지역에서도 보다 실용적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.467-475
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• 2015

정확한 수요예측은 수입관리(RM)에서 중요한 요소이다. 기 출발편 예약 데이터는 미래 출발편의 수요를 예측하는데 이용되는데, 이 중 일부 데이터에는 예약 요청이 거부된 경우가 포함된다. 거부된 예약 요청은 통계학적 관점에서 중도절단된 것으로 해석될 수 있으며, 이러한 중도절단된 수요를 복원하는 것은 미래 출발편의 참수요 예측을 위해 중요한 사안이다. 현재까지 여러 복원방법들이 소개되었으며, Expectation Maximization 방법이 가장 우수하다고 알려져있다. 본 연구에서는 중도절단된 자료를 복원할 수 있는 회귀모형 기반의 새로운 수요복원 방법을 제시하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 새로운 방법의 성능을 RM에서 대표적으로 사용되는 두 가지 복원방법들과 비교하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제14권1호
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• pp.84-96
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• 1988

• 한국국방경영분석학회지
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• 제13권2호
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• pp.84-96
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• 1987

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.