• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.325-334
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• 2007

본 연구에서는 점진적인 유량 및 압력이 변화하는 상수관망에서 Rigid Water Column Theory를 이용하여 정상모형의 확장기간 모의해석보다 정확하고 수충격 해석보다는 계산비용 및 노력 측면에서 효율적으로 장시간 부정류 해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 실제관망에 대하여 24 시간 열 수요량을 고려한 부정류 해석 및 밸브폐쇄로 인한 수충격해석 모의에 적용하였고 해석 결과는 다음과 같다. 24 시간 일변화 모의의 경우에 수요량이 증가할 경우 모든 관로에서 압력감소가 나타났으며 수요량이 감소할 경우 압력증가가 나타났다. 그리고 일 수요량의 변화에 따라 나타난 절점에서의 유량 및 압력 변화폭은 각 절점마다 다르고 수요량과 유량의 변화양상이 반대로 나타나는 관로도 발생하고 있으며 KYPIPE2의 결과와 본 모형의 유량 및 압력차이도 발생하고 있어 상수관망의 동역학적 해석의 필요성이 대두되었다. 밸브폐쇄로 인한 수충격모의에 본 모형이 적용되었을 때 본 모형은 유체의 압축성을 무시함으로 인해 밸브 완전 폐쇄와 동시에 압력과 유량의 변화가 전 관망에 발생하였고 수충격모형은 유체의 탄성으로 인해 발생된 압력파의 도달시간이 필요함으로 압력과 유량변화가 지체되어 나타났으나 전체적인 변화양상 및 변화폭의 크기 등은 유사한 경향을 나타내어 본 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 장기간 점진적인 관로 부정류를 비교적 정확하게 해석할 수 있을 것으로 판단되며 이를 이용하여 관로내 오염물의 확산해석, 수요량을 고려한 절점에서의 압력제어 및 누수저감, 장기간 관로내의 유량 및 압력 변화를 고려한 관망관리 등의 분야에서 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대되었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1707-1714
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• 2011

상봉~춘천 구간을 운행하는 경춘선 복선전철이 2010년 12월에 운행을 개시함에 따라 시간과 비용측면 모두에서 타 교통수단과 비교하여 우월한 서비스 제공이 가능해졌다. 하지만 수도권 북부(서울시 강북, 도봉, 성북 및 경기 동두천, 양주, 의정부 등)지역에서 경춘선을 이용하기 위해서는 회기와 상봉에서 2회 환승해야 하는 불편이 있다. 이에 본 연구에서는 기존 망우선을 이용하여 경춘선 전동열차의 일부를 성북역에서 시종착함으로써 이용자의 환승 불편을 최소화하고 이에 따른 이용수요 변화를 분석하여 보다 효율적인 열차운행계획을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 수요변화분석을 위해 총통행시간(환승시간 및 통행시간)을 고려하여 직접수요모형을 추정하였으며 구간운임 변화에 대한 부분은 고려하지 않아 향후 추가적 보완이 요구된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1607-1611
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• 2004

Korea's new high-speed train opened for business on April 1, 2004. This paper examines the passenger demand variation between major train stops on Kyung-Bu corridor. The analysis scrutinized the demand transition and market responses by the opening of KTX. Demand analysis is subcategorized with routes and train classes. The study used the data from the survey between January 2003 and August 2004 and the route sections were between major trains stops including Seoul, Cheonan, Daejeon, Daegu and Busan on Kyung-Bu corridor.

• 품질경영학회지
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• 제46권4호
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• pp.959-972
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• 2018

Purpose: This study developed a simulation model that incorporates the uncertainty of demand and yield to obtain optimized results for supply chain coordination within environmental constraints. The objective of this study is to examine whether yield management for perishable products can achieve the goal of supply chain coordination between a single buyer and a single supplier under a variety of environmental conditions. Methods: We investigated the efficiency of a revenue-sharing contract and a wholesale price contract by considering demand and yield uncertainty, profit maximizing ratio, and success ratio. The implications for environmental variation were derived through a comparative analysis between the wholesale price contract and the revenue-sharing contract. We performed Monte Carlo simulations to give us the results of an optimized supply chain within the environments defined by the experimental factors and parameters. Results: We found that a revised revenue-sharing contracting model was more efficient than the wholesale price contract model and allowed all members of the supply chain to achieve higher profits. First, as the demand variation (${\sigma}$) increased, the profit of the total supply chain increased. Second, as the revenue-sharing ratio (${\Phi}$) increased, the profits of the manufacturer gradually decreased, while the profits of the retailer gradually increased, and this change was linear. Third, as the quality of yield increased, the profits of suppliers appear to increased. At last, success rate was expressed as the profit increased in the revenue-sharing contract compared to the profit increase in the wholesale price contract. Conclusion: The managerial implications of the simulation findings are: (1) a strategic approach to demand and yield uncertainty helps in efficient resource utilization and improved supply chain performance, (2) a revenue-sharing contract amplifies the effect of yield uncertainty, and (3) revised revenue-sharing contracts fetch more profits for both buyers and suppliers in the supply chain.

• 한국환경과학회지
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• 제8권2호
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• pp.189-195
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• 1999

Determining factors and temporal & spatial characteristics of COD(Chemical Oxygen Demand) at the sea surface in Jinhae bay have been examined by using seasonal data, taken at twenty six stations over the whole bay during 1989~1994 by NERDA. The data have been analyzed in terms of long term means, anomalously large values. Jinhae bay is divided into three regions based on the time mean : mouth of Jinhae bay, inner sea of Masan bay, western sea of Jinhae bay called region 1,2 and 3, respectively. The horizontal distribution of the long term mean of COD at each station is similar to those of nitrogen and phosphorus. Characteristics of whole mean variation in the year shows high range of variation in region 2. It was appear to decreases every year in whole trend. Factors determining seasonal variation in whole COD mean are relative to salinity and nutrient, affected by precipitation in summer. Spatial variation shows high range of fluctuation in region 2 compare to other region. Factors determining of spatial variation of COD was appear to nutrient, affected by pollutant load of land area and bottom sediment. The long term mean of COD at each station is closely related with thats of nutrients. The correlation coefficient between COD and nitrogen, phosphate phosphorus was found to be high as 0.75, 0.78, respectively. Anomalously large COD was observed 14 times at 6 stations. These stations are located in inner sea of Masan bay(Region 2) and Songjeong bay(Region 1). The seasonal frequency of the observed anomalous COD is large in April, and other seasons are much the same.

• 한국산림과학회지
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• 제98권3호
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• pp.284-289
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• 2009

이 논문은 VAR 모형과 계량경제모형으로 섬유판 수요를 추정하고 예측정확성을 비교하였으며, VAR 모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산분해와 충격반응을 분석하고, 섬유판 수요를 예측하였다. VAR모형은 소비량, 자체가격, 건설업총생산의 시차변수와 더미변수로 구성되어 있고, 계량경제모형은 자체가격, 비목재가격, 건설업총생산, 더미변수로 구성되어 있다. 더미변수는 1990년대 말에 발생한 구제금융의 영향을 반영하였다. 결과에 의하면 섬유판 수요예측은 VAR모형이 계량경제모형보다 더 효율적이다. VAR모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산을 분해한 결과에 의하면 섬유판 최종소비처의 산출수준을 나타내는 건설업총생산의 변화가 약 12개월 후에 섬유판 수요변화의 약 50%를 설명하고, 자체가격의 변화가 약 30%를 설명하는 것으로 나타났다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 큰 영향을 미친다. 한편 건설업총생산의 충격에 대한 섬유판 수요의 반응은 12개월 동안 서서히 감소하는 반면에 자체가격의 충격에 대한 반응은 6개월이 지나면 거의 사라진다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 오래 영향을 미친다. VAR모형을 이용하여 예측한 섬유판의 수요는 건설투자의 증가로 인하여 연평균 약 1.4%씩 증가하여 2010년에 약 220만$m^3$, 2015년에 약 240만$m^3$가 될 것으로 예상된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.197-220
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV²) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.

• 유기물자원화
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• 제24권2호
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• pp.31-39
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• 2016

저수조는 유입/유출량의 시간적인 편차 때문에 필요하다. 저수조 용량 산정하기 위해서 공급(예, 강수) 누적 량과 요구(예, 관수) 누적 량의 차이를 사용한다. (-)와 (+)영역의 상관없이 누적 량 차의 절댓값 최대치가 되었을 때 용량의 산정이 이루어진다. 본 논문에서는, 온실 시설물의 강수와 관수를 이용하여 비선형적인 공급이나 요구량에서도 이를 적용하여 용량을 산정하였고, 비선형적인 변화가 커졌을 시에도 적용 할 수 있음을 증명하였다. 그리고 모니터링에 대한 시간 간격이 작아짐에 따라서, 저수조 용량이 증가되며, 강수량의 경우에는 약 10일을 변곡점으로 증가폭이 감소됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.587-594
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• 2018

본 연구는 LSTM기반의 전력수요 변동성 평가 시스템을 제안하고 핵심모듈인 수요예측모듈의 정확성을 증명하기 보다는 실제 전력수요 모니터링 시스템 내 딥러닝을 이용하여 갑작스러운 전력패턴의 변화를 인지할 수 있는 모듈에 대한 활용 가능성을 확인하고자 한다. 웹기반 시스템에 모듈로 적용하여 관리자가 전력사용 패턴의 변동성을 판단할 수 있도록 시각화된 보고서를 제공하였다. 변동성 평가시스템의 구현 결과 관공서와 병원 등의 기관의 경우 전력사용량 데이터가 일정한 형태의 패턴을 보임을 확인하였다. 반면 주거시설과 같이 전력사용량이 상대적으로 낮은 지역의 경우 변동성 평가에는 적절하지 않았음을 확인했다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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• pp.2563-2566
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• 2007

TFT LCD industries have endeavored to adopt the piezo Drop-On-Demand (DOD) inkjet printing technology to production lines of TFT LCD color filters and these efforts have significantly been based on experimental works. Because the degree of complexity in the piezo DOD inkjet printing technology results in too many combination of parameters, the matrix experimental method to investigate all possible sets of parameters becomes ineffective and hence the basic understanding of the piezo Drop-On-Demand inkjet print technology becomes important. In this study, one possible cause of the droplet volume variation across nozzles, which might cause visible swathe marks on an inkjet patterned TFT LCD color filter, is theoretically investiaged and new R&D directions are suggested.