본 연구는 하계냉방수요가 기온관련변수의 변화에 대해 어떤 반응을 보이는가, 또 어떤 종류의 기온관련변수가 하계냉방수요에 대한 설명변수로 더 적절한가를 보기 위해 일반적인 선형모형은 물론 각기 다른 특성을 가지고 있는 지수모형과 파워모형, S곡선모형 등 비선형모형을 이용하여 2004년부터 2007년까지 최근 4년간 자료를 분석하였다. 실증분석결과 본 연구에서는 기온관련변수들 가운데 불쾌지수가 일최고기온에 비해 설명력이 우수하다는 사실과 함께 하계냉방전력수요가 전체 4개년도 중 2006년을 제외한 다른 모든 연도들에 대해 지수모형을 따라 기온관련변수의 변화에 대응하고 있는 사실을 규명하였다. 또 소득수준의 향상을 반영하는 비냉방전력수요의 꾸준한 증가와 함께 냉방전력수요도 기온관련변수에 매년 더욱 민감하게 반응하고 있는 사실도 발견하였다.
현재 교통수요예측 기법은 주로 외생적인 변수에 의해 추정된 종속적 차원의 수요만을 고려할 뿐 도로의 개선으로 인해 새롭게 유발/생성되는 수요(유발통행수요)는 충분히 고려되지 않고 있으며. 관련 연구도 국내에서는 아직 미미한 실정이다 본 연구는 이와 같은 유발통행수요 추정 앞서 필요한 연구로 도로의 개선과 집합적 개념의 유발통행수요와의 관련성을 검증하고 차후 유발통행수요 추정에 적용될 수 있는 현실적인 수요탄력성 원단위를 수도권의 각 지역과 통행목적별로 추정하는데 그 목적이 있다 이를 위해 2002년 서울시 가구통행실태조사 자료와 네트워크 자료를 이용하여 단위통행시간에 대한 수요탄력성 원단위를 지역별로 산출하였고 지역별로 산출된 수요탄력성은 서울시 -0.582, 인천시 -0.597, 경기도 -0.559로 1995년 NPTS 자료로 산출된 수요탄력성 $-0.3{\sim}-0.5$보다 조금 높게 나타났다 본 분석 결과를 통해 우리나라의 통행자가 미국 통행자보다 통행시간에 대해 더 탄력적이며 도로의 개선으로 인해 유발될 수 있는 수요가 더 많은 것으로 나타났다. 추가적으로 거시적 관점에서 교통관리방안과 교통정책을 고찰해 볼 수 있는 요일별/연령별 수요탄력성 원단위를 산출하여 그 의미에 대해서 살펴보았다.
This paper presents a forecasting method for domestic demand of electric home appliances. Because of lack of data, some popular methods such as time series analysis may not be appropriate to forecast such a demand domestically. We suggest a systematic and practical method by considering structural parameters and variables which determine the actual demand. We use this model to forecast the demand of color TV. Since the parameters in our model may be variant according to the change of economic environment, our model leads the user to develop a dynamic model to be used in the well-known System Dynamics Approach.
The existing inventory managements bear a relation to forecasting or assumptions. So these methods become more complicated and more expensive systems as time goes. This paper developed a practical inventory system which is called DCC(demand control chart). DCC does not 'forecast' but 'control' the trend of demand without assumptions. According to the trend of sales, DCC adjusts an order quantity considering the capacity of shelf in a store. Specially, DCC is a useful method under FRID system. Besides, this paper introduces EPFR(Every Period Full Replenishment) policy for reducing stocks.
A logistics system involving a supplier who produces and delivers a single product and a buyer who receives and sells the product to the final customers is analyzed. In this system, the supplier and the buyer establish a contract which specifies that the supplier will deliver necessary amount of the product to raise inventory up to a specified position at the beginning of each period. A new periodic order-up-to-level inventory control policy specifically designed for nonstationary end customer's demand is proposed for the system. Simulations are used to test the efficiency of the proposed policy. An analysis of the test results reveals that the proposed policy performs much better than does the existing order-up-to-level policy, especially when the demand is nonstationary.
Railway passenger demand forecasts may be used directly, or as inputs to other optimization models use them to produce estimates of other activities. The optimization models require demand forecasts at the most detailed level. In this environment exponential smoothing forecasting methods such as Holt-Winters are appropriate because it is simple and inexpensive in terms of computation. There are several initialization methods for Holt-Winters Model. The purpose of this paper is to compare the initialization methods for Holt-Winters model.
최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.
본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.
코로나 이전 국내 면세산업은 2000년 이후 관광 수요의 증가와 함께 꾸준한 성장세를 보였다. 급증한 수요에 대응하기 위해 면세점들은 매출액 위주의 경쟁전략을 유지해왔으며, 이에 따라 효율적인 운영보다는 규모 측면의 성장을 위한 방안 수립에만 집중해왔다. 기존 연구에서는 면세상품 관련 마케팅이나 제도적 지원방안 수립에 관한 연구가 주를 이루었으며 실제 운영단계인 물류 관리 측면에서의 연구는 부족했다. 이에 본 연구에서는 면세점 운영의 효율성 향상을 위한 적정재고 수립 방식을 제시하기 위해 출국자 예측모형과 장래 상품 판매량을 선형회귀방정식을 활용하였다. 이와 더불어, 실증연구를 통해 본 정책을 도입할 때 기대효과를 비용적 측면과 현장 운영 측면에서 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 면세점에서 발생하는 과다재고문제를 진단하고 공급주기를 개선함으로써 비용 절감 및 생산성 향상이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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