Many organizations are currently adjusting the statistical forecasts with qualitative factors. However, so for a few forecasting system with adjustment process have been developed. They have difficulties in managing knowledge and estimating the quantity of adjustment. In this study, the forecasting support system adopting the frame based knowledge representation and containing the decision making scheme for adjustment is proposed to overcome these difficulties. According to the experiments, the proposed system improves the forecasting performance on gasoline case.
Discussions are given to Korea all transport market and its intrinsic problems related to airport spatial distribution and facility capacities. Regional development impacts and demand forecasts are major variables for identifying a future direction for restructuring air transport market in Korea. A brief introduction is also given to the New Seoul International Airport(NSIA) that is expected to lead domestic and the North East Asia ail transport market.
지속적으로 증가하는 국제선 항공수요에 대웅하기 위해 지방 광역권에도 새로운 공항 건설 및 기존 공항 확장 계획이 이루어지고 있다. 그러나 기존 항공수요예측은 우리나라 전체 항공수요 또는 주요 도시 간의 항공수요에 대해서 수행되어 왔으며, 지방의 고유 특성을 고려한 지역별 항공수요예측은 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 영남권 국제선 항공수요를 대상으로 하였고, 현실적으로 관측하기 어려운 지방 광역권의 고유 특성을 반영할 수 있는 패널 자료를 활용한 fixed-effects model을 최적 모형으로 제안하였다. 모형 검증결과를 살펴보면 패널 자료 분석은 시계열 특성을 가지는 몇 개의 거시 사회경제지표만을 사용한 모형에서 다루기 어려운 허구적 회귀와 미관찰 이질성을 효과적으로 처리하고 있음을 알 수 있다. 다양한 통계적 검증과 적합성 평가를 통해서 본 연구에서 제안한 fixed-effects model이 다른 계량경제 모형들에 비해서 영남권 국제선 수요예측에 있어서 우수함을 증명하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.275-284
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2016
정확한 전력수요 예측은 에너지 소비를 줄이고 전력수급의 불균형을 방지한다. 본 연구는 외부요인의 영향을 가장 적게 받는 특정 시간대의 일 단위 전력 수요량을 참조선 (reference line)으로 한 시계열모형을 세우고자 한다. 고려된 시계열모형은 슬라이딩 창을 이용한 이중 계절성 Holt-Winters 모형과 TBATS 모형이다. 시계열모형의 모수는 2009년 1월 4일부터 2011년 12월 31일까지 자료를 이용하여 추정되었으며, 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 29일까지의 각 모형의 전력수요량을 예측하여 성능을 비교하였다. RMSE와 MAPE를 통해 예측 성능을 비교한 결과 TBATS 모형의 성능이 우수하였다.
우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다.
Korea launched the world's first commercial 5G services in April 2019. Mobile traffic is expected to increase further with the acceleration of mobile-centric data utilization. It is one of the most important indexes of the growth of the mobile communications market, and it has a close relationship with frequency demand and supply, network management, and information communication policy. To overcome the limitations of an analytical solution due to the high complexity of the real world, this paper estimates the diffusion of 5G users using systemic thinking and the behavior of individual agents. Based on these demand forecasts, contributions to the establishment of strategic policies are suggested. For better understanding, global 5G predictions of subscribers and mobile traffic are also compared.
Emerging global economic growth and increasing demand for energy supply and demand imbalance and the excessive use of fossil fuels existing the rapidly increasing greenhouse gas emissions and resource depletion of global energy crisis is deepening. Accordingly, improvement of living conditions around and through the natural ecological preservation and the need for a comfortable life for the meeting the importance of energy management and consumption are emerging. Many in the field of architecture for energy-saving measures and conducts research and analysis from the early stages to verify the energy performance of BIM (Building Information Model) technology development and commercialization through the building's energy performance to an objective technology forecasts Analysis of the existing building energy performance in waste management also possible that "BIM-based green building process, the possibility of" suggested. In this study, BIM through the analysis of information using the structures for the management of waste, energy and physical data collected by Mapping it can effectively plan resources for recycling were analyzed.
This paper tries to elicit an optimal generation mix of Korea. Two approaches, using the screening curve method and taking advantage of a generation expansion planning tool, WASP-IV, are applied in getting the mix. The data used in this study is based on the 5th basic plan for long-term electricity supply and demand. The Load Duration Curve, that is needed for applying Screening Curve Method(SCM), is made based on the load profile in 2010. In our using SCM, the nuclear plant's operation characteristic, carbon emission cost and spinning reserve are considered. In using WASP-IV to get the adequate generation mix, the base and target demand forecasts in the 5th basic plan are used and the carbon emission cost is also considered. In this paper, It introduces the domestic adequacy generation mix in 2024 though SCM and WASP-IV.
All forecasts of a future energy demand anticipate an increase across the globe. With the increase of energy demand, the emission of $CO_2$ is also likely to increase by at least the same amount because energy supply will be based on fossil fuels, which is more apparent in a number of developing countries. In this context, the Micro Gas Turbine (MGT) is being considered as a promising solution. In order to propose a feasible concept of those technologies such as improving environmental effect and economics, we performed a sensitivity study for a biomass fueled MGT using a simulation model. The study consists of 1) the fundamental modeling using manufacturer's technical specifications, 2) the correction with the experimental data, and 3) the sensitivity study for system parameters. The simulation model was developed by PEPSE-GT 72, commercial steam/gas turbine simulation toolbox.
본 연구에서는 가솔린 시계열 예측전문가들이 수요를 예측하고, 더 나아가 직감적으로 행하고 있는 보정과정을 자동화하기 위해 신경망을 사용한다. 가솔린 수요 예측분야에서 보정을 위해 사용되는 전형적인 판단요소는 정부 에너지 절약 정책, 에너지 산업의 파업, 공휴일 등이 있다. 주요 추세가 순환신경망에 의해 예측되고 이들 판단요소의 효과가 다층신경망에 의해 탐지되어 보정된다. 가솔린 수요에 대한 실험결과는 보정과정을 갖는 예측구조가 하나의 신경망을 사용하는 예측구조 보다 더 나은 예측력을 보였다. 그리고 본 연구에서 제시한 접근방법이 순환신경망이나 ARIMA 모델을 사용하는 것보다 더 나은 결과를 가졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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