• Journal of Navigation and Port Research
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• v.29 no.9
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• pp.795-800
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• 2005

Nowadays, road transportation which has played a key role in the market of both passenger and freight transportation is facing with a serious problem, the traffic congestion causing a delay of transportation. Therefore, railroad transportation is considered as an attractive alternative mode of inland transportation due to its inherent merits in mass transportation such as relatively low cost compared with road transportations, less air pollution and noise than other mode ets. In this paper, therefore, we examine the current situation of railroad transportation markets including TKR(Trans- Korean Railway}, TSR(Trans-Siberian Railway} and prospects for the connection of TKR-TSR. And then we examine the structure of the container transportation market by railroad in Korea with a brief analysis of the traffic volume of TKR-TSR.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.27 no.2
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• pp.176-180
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• 2001

In Korea, the mobile telecommunication service market is expanding rapidly and becoming more competitive. For service providers in such a dynamic environment, it is very important to accurately forecast demand including market potential in order to work out marketing strategies. In this paper, we suggest a general approach to forecast the market potential using a multinomial logit model, which is applied to individual-level market survey data. Then we develop a dynamic market potential model that can adapt to changes in the external environment without requiring further market survey. The proposed model is applied to the mobile telecommunication service market in Korea.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.05a
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• pp.171-176
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• 2006

우리 경제는 지난해에 그동안의 어려웠던 대 ${\cdot}$ 내외적 경영여건이 호전되고 내수경기의 회복및 수출증가세의 확대되는 등 경기회복속도가 빨라진 모습을 보여주었다. 경기가 나아지고 경기전망이 나아짐에 따라 한국경제가 혁신주도형 경제로 빠르게 전환되고 있으며, 그 중심에 정보화는 기업 및 국가경쟁력 강화를 위한 핵심전략수단으로 입지를 굳혀나가고 있다. 그러나 자금, 인력, 정보, 등의 측면에서 열세인 중소기업의 경우 벤치마킹의 자료나 검증된 성공 ${\cdot}$ 실패 사례의 부족으로 정보시스템 도입과 투자를 망설이고 있는 듯 하다. 그러므로 국내 중소기업의 정보시스템의 도입과 투자를 통한 정보화 촉진을 위해 현재 중소기업에서 실제 운용되고 있는 정보시스템의 투자현황과 수요를 살펴보고, 이를 통해 필요한 정보시스템의 범위와 적용의 기대효과를 예상하여 전반적인 국내 중소기업의 정보화 투자현황의 개선 방향을 제시해보고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.3
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• pp.37-45
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• 1998

교통영향평가는 1985년 서울시에서 실시된 이후 사업 시행자에 의해 개발지 주변 도로 교통상황을 개선하는데 크게 기여하여 왔으며 향후 이러한 교통유발 원인자 부담원칙 에 의한 교통개선체제는 지방 자치화 시대를 맞이하여 계속 유지될 전망이다. 하지만 교통 영향 평가시 도로개선의 판단 기중이 되는 개발에 따른 교통발생 예측량이 평가자에 따라 상이한 결과가 나타나고 이에 따른 상이한 주변 도로 서비스수준(LOS)이 도출되어 합리적 교통처리 방안 제시에 문제가 되고 있다. 이러한 문제는 광역적 교통량 예측 프로그램 이 용, 상이한 통행 발생원단위 사용, 그리고 일률적 교통량 예측범위에 기인한다. 따라서 본 연구는 교통영향 평가시 국내와 미국의 교통량 예측 방법 비교·분석을 통해 합리적 교통량 예측방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2001.05a
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• pp.15-24
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• 2001

This study introduces an integrated decision support system (DSS) for the water supply system in Fukuoka City, Japan. The objective is to conceive a comprehensive tool that may aid decision-makers to derive the best water supply alternatives from a multi-reservoir system in order to minimize the long-term drought damages and threat of water shortage. The present DSS consists of graphical user interface (GUI), a database manager, and mathematical models for runoff analysis, water demand forecasting, and reservoir operation. The methodology applied explicitly integrates the drought risk assessment based on the concept of reliability, resiliency, and vulnerability, as constraints to derive the management operation. The application of the DSS to the existing water supply system in Fukuoka City was found to be an efficient tool to facilitate the examination of a sequence of water supply scenarios toward an improved performance of the actual water supply system during periods of drought.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.405-408
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• 2020

국방분야에서 전력 운영유지를 위한 군수분야 운영 효율화는 매우 중요한 이슈이다. 군수분야의 효율성을 위해 적정한 수리부속 확보는 장비의 가동률과 예산 절감 차원에서 중요성이 크다. 이에 군은 다양한 기법을 활용하여 수리부속 수요예측에 대한 노력을 계속해 왔으나, 여전히 예측 정확도 향상을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지난 9개년의 수리부속 수요데이터를 분석하고 다양한 머신러닝을 활용하여 예측정확도를 비교·분석하고, 가장 적합한 수리부속 수요예측 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.371-373
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• 2022

e커머스 풀필먼트 비즈니스에서 수요예측은 매우 중요하다. 이는 고객의 온라인 주문정보를 바탕으로 풀필먼트 창고 내에서의 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모도 산정하여 관련 비용 및 자원들 관리에 활용되기 때문이다. 특히 예측결과에 따라 인력 운영비용 및 배송에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 날이 갈수록 커지고 있는 상황이다. 이런 이유로 e커머스 풀필먼트 비즈니스에 활용하기 위한 특화된 수요예측 방법이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 멀티 조합 수요예측 기술은 풀필먼트 비즈니스에 가장 중요한 요소인 피킹과 패킹을 위한 적정 작업 인력 확보를 하고 이를 통해 안정적인 상품 출고가 가능해진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.857-859
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• 2022

본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.

• East Asian mathematical journal
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• v.40 no.1
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• pp.119-125
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• 2024

Predicting the number of ICU patients holds significant importance, serving as a critical aspect in efficiently allocating resources, ensuring high-quality care for critically ill individuals, and implementing effective public health strategies to mitigate the impact of diseases. This research focuses on estimating ICU patient numbers through the development of a simple mathematical model. Utilizing data on confirmed COVID-19 cases and deaths, this model becomes a valuable tool for predicting and managing ICU resource requirements during the ongoing pandemic. By incorporating historical data on infected individuals and fatalities from previous weeks, we establish a straightforward equation. We found the substantial impact of the delay in infected individuals, particularly those occurring more than five weeks earlier, on the accuracy of ICU predictions. Proactively preparing for potential surges in severe cases becomes feasible by forecasting the demand for intensive care beds, ultimately improving patient outcomes and preventing excessive strain on medical facilities.

• ETRI Journal
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• v.46 no.3
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• pp.379-391
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• 2024

To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.