• 유통과학연구
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• 제10권11호
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• pp.31-37
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• 2012

Purpose - This study was conducted under the assumption that brand A, a store of company Z of Pangyo, with a new store at Pangyo station is targeting the Bundang-gu area of the newly developed city of Seongnam. Research design, data, methodology - As a result of demand forecasting using geometric series models, an extrapolation of past trends provided the coefficient estimates, without utilizing regression analysis on a constant increase in children's wear, for which the population size and estimated parameter were required. Results - Demand forecasting on the basis of past trends indicates the likelihood that sales of discount stores in the Bundang area, where brand A currently has a presence, would fetch a higher estimated value than that of the average discount store in the country during 2015. If past trends persist, future sales of operational stores are likely to increase. Conclusions - In evaluating location using the simple weighting model, Seohyun Lotte Mart obtained a high rating amongst new stores in Pangyo, on the basis of accessibility, demand class, and existing stores. Therefore, when opening a new counter at a relevant store, a positive effect can be predicted.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-72
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• 2020

철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.401-409
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• 2014

본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.207-215
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• 2021

The number of tourists visiting Nepal has shown rapid growth in recent years, and Nepal is expecting more tourist arrivals in the future. This paper, thus, attempts to analyze the tourist arrivals in Nepal and predict the number of visitors until 2025. This paper has examined the international tourist arrival trend in Nepal using the Gompertz and Logistic growth model. The international tourist arrival data from 1991 to 2018 is used to investigate international tourist arrival trends. The result of the analysis found that the Gompertz model performs a better fit than the Logistic model. The study further forecast the expected tourist arrival below one million (844,319) by 2025. Nevertheless, the government of Nepal has the goal of two million tourists in a year. The present study also discusses system dynamics scenarios for the two million potential visitors within a year. Scenario analysis shows that proper advertisement and positive word-of-mouth will be key factors in achieving a higher number of tourists. The current study could fill the gap of theoretical and empirical forecasting of tourist arrivals in the Nepalese tourism industry. Also, the study findings would be beneficial for government officers, planners and investors, and policy-makers in the Nepalese tourism industry.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권2호
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• pp.86-94
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• 2018

This study focuses on presenting the IT program module provided by real - time forecasting and database of the voluntary disclosure quality measure in order to solve the problem of capital cost due to information asymmetry of external investors and corporate executives. This study suggests a model of the algorithm that the quality of real - time voluntary disclosure can be provided to all investors immediately by IT program in order to deliver the meaningful value in the domestic capital market. This is a method of generating and analyzing real-time or non-real-time prediction models by transferring the predicted estimates delivered to the Big Data Log Analysis System through the statistical DB to the statistical forecasting engine.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제17권4호
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• pp.321-340
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• 2008

Collaborative planning, forecasting and replenishment (CPFR) is the most recent successful management initiative that provides supply chain collaboration. By adopting CPFR, companies can dramatically improve the effectiveness of supply chain. The CPFR process has three major sub-processes; planning, forecasting and replenishment, which are formed by a number of steps. Despite the existence of a detailed and comprehensive process model, which is published by the Voluntary Interindustry Commerce Standards Association, in practice CPFR can take a number of different forms. Therefore, this research suggests that business process management system (BPMS) can be utilized as a base system on which a CPFR is consistently constructed and implemented, regardless of a number of its possible forms. We illustrate how a CPFR protype is implemented by using a BPMS and then describe how the prototype is agilely extended to adopt a variety of changes of CPFR collaboration process.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.473-481
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• 2010

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권4호
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• pp.185-197
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• 2015

As the uncertainty of demand in B2B electronics market has increased, firms need a strong method to estimate the market demand. An accurate prediction on the market demand is crucial for a firm not to overproduce or underproduce its goods, which would influence the performance of the firm. However, it is complicated to estimate the demand in a B2B market, particularly for the private sector, because firms are very diverse in terms of size, industry, and types of business. This study proposes both qualitative and quantitative demand forecasting approaches for B2B PC products. Four different measures for predicting PC products in B2B market with consideration of the different PC uses-personal work, common work, promotion, and welfare-are developed as the qualitative model's input variables. These measures are verified by survey data collected from experts in 139 firms, and can be applied when individual firms estimate the demand of PC goods in a B2B market. As the quantitative approach, the multiple regression model is proposed and it includes variables of region, type of industry, and size of the firm. The regression model can be applied when the aggregated demand for overall domestic PC market needs to be estimated.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.201-207
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• 2023

본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시한다는 측면에서 학술적, 실무적 의의를 갖는다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.103-114
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• 2015

경제의 새로운 성장요인으로 중소기업의 역할이 부각됨에 따라 중소기업의 경기를 적절히 파악할 수 있는 지표 개발의 필요성이 증대되고 있다. 현재 여러 기관에서 발표하는 중소기업 경기와 관련된 지표들은 대부분 BSI(Business survey index)에 기초하고 있고 주관적 지표에 의존하고 있어 정확한 경기 상황을 충분히 반영한다고 볼 수 없다. 본 연구에서 제시한 새로운 경기지표는 주성분 분석과 가중치 방법으로 통계청의 기준순환 일에 의한 경기 국면을 적절히 반영하고 있다. 제안된 새로운 경기지수는 경기종합지수와 유사한 추세를 보이면서 통계학적 이론에 충실한 지표임을 실증사례 연구로부터 입증한다.