• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.1-25
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• 2022

After the first Covid-19 confirmed case occurred in Korea in January 2020, interest in personal transportation such as public bicycles not public transportation such as buses and subways, increased. The demand for 'Ddareungi', a public bicycle operated by the Seoul Metropolitan Government, has also increased. In this study, a demand prediction model of a GRU(Gated Recurrent Unit) was presented based on the rental history of public bicycles by time zone(2019~2021) in Seoul. The usefulness of the GRU method presented in this study was verified based on the rental history of Around Exit 1 of Yeouido, Yeongdengpo-gu, Seoul. In particular, it was compared and analyzed with multiple linear regression models and recurrent neural network models under the same conditions. In addition, when developing the model, in addition to weather factors, the Seoul living population was used as a variable and verified. MAE and RMSE were used as performance indicators for the model, and through this, the usefulness of the GRU model proposed in this study was presented. As a result of this study, the proposed GRU model showed higher prediction accuracy than the traditional multi-linear regression model and the LSTM model and Conv-LSTM model, which have recently been in the spotlight. Also the GRU model was faster than the LSTM model and the Conv-LSTM model. Through this study, it will be possible to help solve the problem of relocation in the future by predicting the demand for public bicycles in Seoul more quickly and accurately.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.2
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• pp.351-359
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• 2019

In order to improve the problem of parking which is getting worse day by day, the municipality carries out a survey on the actual situation of the parking lot supply and demand periodically according to the related law. However, in the existing evaluation method, the parking demand that occurs under the condition that the demand is suppressed by the parking supply and regulation due to the limit of the survey method is investigated. In addition, the analysis is conducted only for the present year, and prediction and analysis of future parking problems are limited. Therefore, we propose a method to evaluate the status of parking supply and demand, which is differentiated to improve the problem of the existing evaluation method. As a result, comparing the existing method with the improved method, it can be seen that the improved evaluation method can be useful for establishing the long-term parking policy for the improvement of parking problems.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.8
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• pp.1005-1012
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• 2021

Recently, the use of various location-based services-based location information systems using maps on the web has been expanding, and there is a need for a monitoring system that can check power demand in real time as an alternative to energy saving. In this study, we developed a deep learning real-time virtual power demand prediction web system using open source-based mapping service to analyze and predict the characteristics of power demand data using deep learning. In particular, the proposed system uses the LSTM(Long Short-Term Memory) deep learning model to enable power demand and predictive analysis locally, and provides visualization of analyzed information. Future proposed systems will not only be utilized to identify and analyze the supply and demand and forecast status of energy by region, but also apply to other industrial energies.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.10 no.2 s.36
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• pp.137-142
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• 1995

통신서비스가 다양해지고 통신사업이 경쟁화됨에 따라 다양한 통신망 및 통신사업자가 등장하게 되었다. 따라서 이러한 이종 통신망간의 호출 및 사업자별 요금정산 등을 위해서 통신망 혹은 사업자별 식별번호의 부여는 필수적이다. 본 고에서는 국내통신망 식별번호의 현황을 조사, 분석하여 식별번호 부여방안을 제시하였다. 또한, 2000년도에 필요한 국내 통신망 식별번호의 수요를 예측하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.4 s.106
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• pp.169-182
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• 2007

개인용 휴대 인터넷의 개념으로 세계에서 최초로 기술이 개발되고 본격적인 상용화를 개시한 WiBro는 기술개발 초기부터 서비스에 대한 수요예측 작업이 이루어져 왔고, 이는 HSDPA의 경우도 마찬가지이다. 그러나 초기의 수요예측 시점에 가정하였던 여러 가정들이 구체화되고, 정보통신 환경도 변화함에 따라 이제 보다 구체적이고 정확한 수요예측이 이루어질 시점에 도달하였다. 이에 따라 본 고에서는 변화된 여러 환경을 고려하여 WiBro 서비스에 대한 수요예측을 수행하고자 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.233-243
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• 2001

중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2002.11a
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• pp.271-280
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• 2002

최근 우리나라 전력수급 환경은 전력수요의 지속적인 성장과 더불어 입지 및 환경문제, 전력설비 건설, 재원조달, 전력산업의 경쟁효율성 문제 등 새로운 문제들에 직면하고 있다. 또한 전력사업이 한국전력의 독점체제에서 발전, 송전, 배전으로 분할되고 경쟁체제로 변함에 따라 여러 가지 새로운 문제들에 직면하고 있다. 전력설비의 건설에 따른 투자는 사업기간이 길고 많은 비용이 소요됨으로 전력수요에 대한 정확한 예측이 무엇보다 중요하다.(중략)

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.784-793
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• 2005

본 연구에서는 국내 다량우편물 시장의 물량 현황을 고찰하고, 시계열자료를 이용한 물량예측을 목적으로 한다. 특히 다량우편물 수요를 예측함에 있어서 우편 물량의 변화가 경기 변화에 많은 영향을 받는다는 사실과 통상우편의 이메일 대체 현상이 우편 물량 변화에 영향을 미칠 것이라는 판단 하에, 이러한 우편시장 환경의 변화를 고려한 우편 물량 예측을 시도해 보고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1771_1772
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• 2009

본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.

• Korean Management Science Review
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• v.1
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• pp.35-45
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• 1984

This paper deals with the case study of the establishment of decision supporting system in shipbuilding industory. Facts or information of shipbuilding, sales, finance, production strategic planning in shipbuilding industry are considered. General transportation model for shipyard production schedule is formulated, and shipbuilding demand forecasting scheme is also introduced. This paper shows the several methods of DSS in shipbuilding industry. But production schedule strategic planning system by OR technique is emphasized. For the realization of DSS in shipbuilding industry, another efforts (data gathering and programming etc.) should be given on the basis of these methods.