Recently, electricity demand of remote islands in Korea has been rapidly increased. It's mainly due to increase of income level resulted from economic development. Electricity demand patterns and characteristics in remote islands are different from those of mainland in point of time of peak load, demographic and industrial characteristics of islands, and so on. The optimal power supply in remote islands has a important relationship with accurate analysis of island's load characteristics, the adoption of relevant load forecasting technique, and optimal power facilities reflecting local's electricity demand characteristics. This paper shows the recent load pattern and characteristics, load forecasting using probability distribution, and the perpetration of relevant power facilities in remote islands.
본 연구는 새로운 게임제품을 시장에 출시하는 기업들의 수요예측에 도움을 줄 수 있는 Bass 모델을 소개하고 이의 타당성을 보여주고자 한다. 마케팅 분야에서 타당성을 인정받고 있는 Bass 모델을 게임제품의 수요예측에 적용해 본 결과 Bass모델을 응용한 게임제품의 수요예측은 아케이드 게임, 온라인 게임의 경우 수요예측에 있어서 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
This paper presents the method of parameter estimation of diffusion model for monitoring Demand-Side Management Program. Bass diffusion model was applied in this paper, which has different values according to parameters ; coefficients of innovation, imitation and potential adopters. Though it is very important to estimate three parameter, there are no empirical results in practice. Thus, this paper presents the method of parameter estimation in case of few data with constraints to reduce the possibility of bad estimation. The constraints are empirical results or expert's decision. Case studies show the diffusion curves of high-efficient lighting and also forecasting of the peak value for power demand considering diffusion of high-efficient lighting, the feedback and least-square parameter estimation method used in this paper enable us to evaluate the status and forecasting of the effect of DSM program.
Since 'The Act on Private Investment of The Infrastructure' was established in 1994, private investment as well as government's investment in transport infrastructure has been active. However investment in transport infrastructure has more risks than others' due to uncertainty both in traffic volume and in construction cost. In the current appraisal procedure of deciding transportation infrastructure investment, instead of risk management, the sensitivity analysis considering only the changes of benefit, cost and social discount rate which are main factor affecting economic feasibility is carried out. Therefore the uncertainty of various factors affecting demand, cost and benefit are not considered in feasibility study. In this study the problems in current investment appraisal system were reviewed. Using Delphi technique the major factors which have high uncertainty in feasibility study were surveyed and then improvement plan was suggested in the respective of classic 4 step demand forecasting method. The range estimation technique was also mentioned to deal with the uncertainty of the future.
A Health Promotion Center (HPC) whose capacity is partially idle causes inefficiency in resource usage of a country as well as the hospital itself. Meanwhile, Increased demand in HPC would lead to increased revenue for the HPC as well as reduced national expenditures on healthcare. We introduced a way to enhance revenue by Revenue Management (RM) on HPC services, in which demand forecasting and pricing strategies are considered. In addition, a real data analysis had been performed to evaluate the usefulness of the proposed approach.
다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.
본 연구의 목적은 사회서비스 수요를 구성하는 이용자 수와 제공기관 수를 예측 할 수 있도록 시계열 모형을 활용하여 각각의 예측 값을 구성하고, 실제 관측된 값과의 차이를 확인하여 사회서비스분야에서 시계열 예측모형의 타당성을 검증하는 연구이다. 분석 자료는 한국보건복지정보개발원에서 발간한 사회서비스 제공기관 공급실태분석에서 제시된 발달재활서비스 이용 현황을 연구 목적에 따라 가공하여 이차 분석하였다. 분석결과 이용자 수는 ARIMA(1,1,0) 모형이, 제공기관 수는 ARIMA(0,1,1) 모형이 최적의 예측모형으로 제시되었다. 예측모형에 의한 예측 값은 관측 값과의 어느 정도 차이는 있었지만, 관측값은 예측값의 최대값과 최소값의 범위에 놓여 있었다. 따라서 사회서비스의 이용자를 활용한 수요예측과 제공기관을 활용한 공급예측의 모형구축에 대한 타당성은 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다.
미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.
도로개선사업의 타당성 분석을 위해 장래 수요추정은 필수적이며, 이는 사업 여부를 결정하는데 있어서 핵심적 사안이 되지만 현재 장래 수요추정에 적용되는 4단계 수요예측모형은 장래 고정된 기종점통행량을 이용하여 경로 전환된 통행량에 대해서만 분석할 뿐, 교통시스템의 향상으로 인해 추가로 발생되는 수요(유발통행수요-Induced Highway Travel Demand 또는 잠재수요-Latent Demand)는 충분히 고려되지 않고 있어 정확성에 대한 의심의 여지가 있다. 이에 본 연구는 교통수요가 결정되는 원리와 유사한 경제학 이론을 적용한 유발통행수요 추정모형과 광범위한 분석에 적용할 수 있는 유발통행수요 추정프로그램(I.D.A)을 개발하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 서울시 강변북로 일부구간의 도로개선에 따른 유발통행수요를 추정한 결과. 추정된 유발통행수요는 경로전환수요의 15% 정도인 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 유발통행수요가 존재할 것으로 확신되는 사업에 대한 유발통행수요를 계량적으로 추정하여 도로개선의 타당성분석결과에 대한 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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