• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.253-259
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• 2017

Recent development in science and technology has modernized the weapon system of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need accurate demand forecasts for spare parts. We attempted to find consumption pattern using data mining techniques. First we gathered a large amount of component consumption data through the DELIIS (Defense Logistics Intergrated Information System). Through data collection, we obtained 42 variables such as annual consumption quantity, ASL selection quantity, order-relase ratio. The objective variable is the quantity of spare parts purchased in f-year and MSE (Mean squared error) is used as the predictive power measure. To construct an optimal demand forecasting model, regression tree model, randomforest model, neural network model, and linear regression model were used as data mining techniques. The open software R was used for model construction. The results show that randomforest model is the best value of MSE. The important variables utilized in all models are consumption quantity, ASL selection quantity and order-release rate. The data related to the demand forecast of spare parts in the DELIIS was collected and the demand for the spare parts was estimated by using the data mining technique. Our approach shows improved performance in demand forecasting with higher accuracy then previous work. Also data mining can be used to identify variables that are related to demand forecasting.

• 한국환경과학회지
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• 제22권8호
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• pp.953-963
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• 2013

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

• 상하수도학회지
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• 제37권6호
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• pp.363-373
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• 2023

Numerous studies have established a correlation between sociodemographic characteristics and water usage, identifying population as a primary independent variable in mid- to long-term demand forecasting. Recent dramatic sociodemographic changes, including urban concentration-rural depopulation, low birth rates-aging population, and the rise in single-person households, are expected to impact water demand and supply patterns. This underscores the necessity for operational and managerial changes in existing water supply systems. While sociodemographic characteristics are regularly surveyed, the conducted surveys use aggregate units that do not align with the actual system. Consequently, many water demand forecasts have been conducted at the administrative district level without adequately considering the water supply system. This study presents an upward water demand forecasting model that accurately reflects real water facilities and consumers. The model comprises three key steps. Firstly, Statistics Korea's SGIS (Statistical Geological Information System) data was reorganized at the DMA level. Secondly, DMAs were classified using the SOM (Self-Organizing Map) algorithm to consider differences in water facilities and consumer characteristics. Lastly, water demand forecasting employed the PCR (Principal Component Regression) method to address multicollinearity and overfitting issues. The performance evaluation of this model was conducted for DMAs classified as rural areas due to the insufficient number of DMAs. The estimation results indicate that the correlation coefficients exceeded 0.9, and the MAPE remained within approximately 10% for the test dataset. This method is expected to be useful for reorganization plans, such as the expansion and contraction of existing facilities.

• 통합자연과학논문집
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• 제15권2호
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• pp.89-97
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• 2022

This paper presents the comprehensive feasibility study of solar mini-grid project located in Bajhang District, Sudur Paschim Province, Nepal. The study has been conducted with the aim of developing a suitable size solar mini-grid system to meet electricity demand of proposed settlements of the village people. The study forecasts that the estimated average daily peak power consumption of load is about 20kW and average daily energy demand of load is about 100-150kWh/day in the base year 2022. The shared ratio of productive end uses is about 25% of the total power consumption and about 27% of the total energy demand, which will be used for small business/income generation activities and required 45kWp size solar power generation mini-grid system. The estimated project cost for the proposed 45kW solar mini-grid system technology, including 3 years of operation & maintenance, as well as power distribution network up to end user's premises is about 0.24 million USD. It is concluded that 45kWp photovoltaic mini-grid is feasible for the location.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1488-1494
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• 2011

본 연구에서는 선형회귀모형(linear regression model)을 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 한국지역난방공사에서는 온수 공급 계약을 맺고 있는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕 온수를 공급한다. 일반적으로 온수는 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 생산하며, 경제적인 온수 생산계획을 수립하기 위해서는 온수 수요를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 난방을 위한 온수 수요가 급증하는 겨울철 온수 수요의 특성을 분석하고, 선형회귀모형을 이용한 온수 수요 예측 알고리즘을 개발한다. 겨울철 일일 온수 수요는 외기온도의 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하루 전날 온수 공급 실적값을 동시에 고려할 때 예측 정확도를 크게 높일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 개발하는 예측 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 한국지역난방공사 서울 강남지사의 2006 ~ 2009년도 온수 수요 공급 실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(mean absolute percentage error)이 3.87%을 넘지 않는 수준임을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.193-203
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• 2016

본 논문은 ICT기반 시장에서의 수요관리시스템에서의 핵심 요소인 전력 수요 예측을 위하여, 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 시계열 기반 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합을 실시하였다. 시계열 군집 분석 방법으로서 Periodogram 기반의 정규화 군집분석, 예측 기반의 군집분석, DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 군집화를 시도하였으며, 군집 별 수요예측 모형으로서 DSHW(Double Seasonal Holt-Winters) 모형, TBATS(Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components) 모형, FARIMA(Fractional ARIMA) 모형을 사용하여 예측을 실시하였다. 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합이 더 낮은 MAPE로 나타남에 따라 우수한 예측 방법으로 판단되었다.

• 자원환경지질
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• 제23권4호
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• pp.383-392
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• 1990

이 연구(硏究)에서는 경험적인 사용강도(便用强度) 방법(方法)과 파생수요(派生需要)의 경제적이론을 초월대수(超越代數) 수요(需要) 모델을 사용(使用)하여 결합하였다. 첫번째 단계로서 한 인구당 GDP와 사용강도(使用强度)의 실험적인 패턴인 비대칭(非對稱) 생명곡선(生命曲線)을 고려하였으며, 두번째 단계로서는 이러한 비대칭(非對稱) 생명곡선(生命曲線)이 수학적으로 단순한 초월대수(超越代數) 사용강도(使用强度) 모델로 바꿀수 있다는 것을 보여 주었으며, 마지막 단계로서 전통적인 수요이론(需要理論)이 가격(價格), 대체효과(代替效果), 기술(技術)의 변화(變化)를 포함한다는 것에 근거하여 초월(超越) 대수(代數) 수요(需要) 모델을 연장한 결과 전통적인 수요(需要)모델이나 사용강도(使用强度) 모델보다 더 정확하게 광물자원(鑛物資源) 수요(需要)를 예측(豫測)하였으며 사용강도(使用强度) 방법(方法)으로서도 자원(資源)의 수요(需要)를 예측(豫測)할 수 있음을 보여주었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.952-955
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• 2005

In the early 90's, we had serious shortage of construction engineers in Korea. The shortage was acute especially in construction quality control and supervision area, which were gaining social attention due to the road bridge and the department store collapse that took the hundreds of lives in the early 90's in Seoul, Korea. In order to meet the high demand of construction engineers, the engineering license regulations were changed in 1995. Engineers who did not pass the written exam but have equivalent working experience are given engineering license to practice engineering legally. Since year 2000, while the severe engineer-shortage has been resolved, the opposite situation has occurred: there is serious over-supply of construction engineers. Policy makers and engineering practitioners are agreed to bring back the old-fashioned written exam engineer licensing system like before 1995, i.e., no more written exam exemption. However, the engineers who obtained license without taking written exam may not want to go back to old policy which would take their license. It is required to provide appropriate grace period before the new policy takes effect to minimize the impact of the changes. This paper forecasts the supply-demand of construction engineers providing the basis for the most appropriate policy changes.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.83-91
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• 2009

본 연구의 목적은 평양 및 백두산 관광 등 남북한의 교류에서 발생하는 항공여객과 항공물동량 수요를 예측함으로써 향후 남북한간 교류협력 활성화시 원활한 항공교통서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 있다. 본 연구에서는 남북한간 교류협력 시나리오의 전개에 따라 항공수요가 획기적으로 도약할 수 있는 상황을 상정하고, 기술적으로는 회귀분석의 툴을 적용하였다. 회귀분석을 통해 전체 교류인원을 예측한 후 전체 교류인원에 대한 항공교통의 비중을 적용하여 항공여객 수요를 예측하였다. 또한, 예측된 항공여객 수요로부터 추정한 항공물동량을 포함하여 공항 및 노선별 항공편을 예측하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.17-28
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• 2008

본 연구에서는 지금까지 소개된 램프업 분석기법을 정리하고, 각 방법론의 장 단점 및 적용사례를 제시한 후, 향후 교통수요분석에 대한 적용방안을 살펴보았다. 사례분석은 2002년 말 개통된 천안${\sim}$논산 고속도로 통행실적 자료를 이용하였으며 자료적용 시 월/계절 변동성을 제거하였다. 분석결과 월별 수요변동율을 이용한 F-Test를 제외하면 다른 모든 기법에서 램프업 기간이 9개월${\sim}$12개월로 분석되었다. 또한 램프업 폭을 분석한 결과 개통초기(개통 후 1개월)에는 실적치가 예상치의 $65%{\sim}72%$수준으로 상당히 낮게 나타났으며, 기간이 경과함에 따라 점차 안정화 수준으로 회복하는 것으로 나타났다. 향후 램프업 현상을 수요분석에 적용하기 위한 표준적인 램프업 분석기법의 정립뿐만 아니라, 실적 자료를 이용한 노선별 특성이 고려된 램프업 효과분석 관련 연구가 지속적으로 이루어진다면, 초기교통수요에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있을 뿐만 아니라, 신뢰성 있는 수요분석이 이루어질 것으로 판단된다.