본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 '22.5%' 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.
In this paper sensitivity analysis of temperature on special day electricity demand of land and Jeju Island is performed. The basic electricity demand per 3 hours is defined as electricity demand that reflects the GDP effect without the temperature influence. The temperature sensitivity per 3 hours is calculated through the relationship between special day electricity demand normalized to basic electricity demand and temperature. In the future, forecast error will be improved if the temperature sensitivity per 3 hours is applied to the special day load forecasting.
한국교통연구원에서 2010년 가구통행실태조사 자료를 기초로 구축한 신규 KTDB 여객자료는 대도시권 모두에 대해 PA개념을 기반으로 통행생성과 통행유인의 통행발생량과 교통존 간의 통행량 자료를 처음으로 제공하였다. 따라서, 신규 KTDB를 활용한 장래 수요예측의 분석방법은 변화된 자료형태에 적합한 PA개념의 분석방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 교통정책 분석 시 반영하게 되는 장래 개발사업에 대한 통행발생량 예측과 통행분포패턴 예측 분석에 있어 PA개념의 분석 절차를 정형화할 수 있는 방법을 명확하게 제시하고, 또한 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 그 분석결과가 PA기반의 분석방법의 결과와 다르게 나올 수 있음을 단순 예제를 통해 증명하였다. 이와 같은 분석결과의 차이는 교통정책의 의사결정에 있어 신규 KTDB 여객자료를 활용하면서 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 정책결정에 왜곡을 가져올 수 있음을 의미하는 것이므로, 신규 자료에 대해 적합한 분석방법이 적용되어야 함을 본 연구는 강조하였다. 또한 본 연구는 신규 KTDB 여객자료에 PA기반 분석방법이 올바로 응용 적용될 수 있도록 조속히 실무분석가들에게 분석방법 지침과 기술 보급이 필요함을 주장하였다.
The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.
In most countries, mobile subscribers are already experiencing 3G-like services. At the moment of launching 3G services, lots of studies showed estimates of the number of subscribers for 3G services, using long-term demand curves, econometric methods or survey methodologies. Those studies mainly focused on the potential number of subscribers and the point of rapid growth rather than precise estimates for the services. Even though we've already experienced parts of 3G services, full length of 3G services are expecting in near future. Therefore, now we need to have more accurate estimates for 3G services. While we thought that 3G services were moved from 2G, in real place 3G services are being evolved from 2G services. In the process of evolving, regulators' policy affects service demand and diffusion significantly. For the more accurate estimates, we need to consider policy issues which influence service diffusion practically in real place. This study aims to present a model which shows better estimates for 3G services with consideration on policy issues, such as numbering issues, price regulation, and competition policy. The consideration can provide more accurate estimates for 3G services with service providers. The methodology could help academicians In forecasting of similar telecommunications services as well.
This study focuses on the network externality effect related to the platform supplementary services. This study designs the network externality of platform and suggests a supplementary service adoption model. Additionally, this study examines the moderating effect of demand forecasting for the platform. Using AMOS program, a structural equation modeling has been used to analyze the research model. The findings can be summarized as follows : First, we find out the structural relationship among the factors (usefulness, perceived value, purchase intention) affecting adoption of the supplementary services. Second, positive perception of platform flow can promote the platform interaction. Third, positive perception of present users based on platform can arouse friendly evaluation in the platform interaction. Fourth, loyalty to the platform brand can improve the perceived usefulness of supplementary services, but cannot lessen the resistance to supplementary service cost. In addition, the moderating effects of demand forecasting for the platform in the path leading from platform factors to supplementary service factors were identified. In conclusion, traditional brand strategy may be effective in platform marketing activities but the extent of performance in the strategy can appear to be quite different. Therefore, taking the relationship with network externality into consideration should be involved in the marketing strategy in platform.
A system dynamics project is going on for forecasting automobile market in Korea. The project is made up of three stages, and the first stage has been wrapped up. As the first attempt, most efforts have been focused on the sound foundation rather than the exact forecast. The model consists of three sectors; the supply sector, the demand sector, and the population sector. The supply sector is a simple stock and flow diagrams representing the supply capacities of all automobile types. The major effort is made on the demand sector and the population sector. The demands are divided into three categories; replacement demands, new demands, and additional demands. The model applies “one car per person" concept, and assumes there will be no additional demands for a while. The replacement demands are calculated based on a simple stock and flow diagram. The new demands are calculated via Bass models; each bass model represents a diffusion for each age group. The population is divided into 101 age groups (age 0 to age 100). The model has been calibrated with past 10 year data (1990 - 1999), and tested for the next two years (2000-2001). The results ware acceptable, although a fine tuning is required. Now the second stage is going on, and most of efforts are made how to incorporate the economic and cultural factors.
본 연구는 도시교통수요예측에 있어 비신호교차로 지체를 다루고 있다. 본 연구의 목적은 비신호교차로 지체식을 개발하고, 이 지체식의 적용결과를 비교분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 한국도로용량편람(KHCS)에 의한 시뮬레이션과 EMME/2를 이용한 청주시 사례연구에 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 총 480회의 시뮬레이션을 통해 통계적으로 유의한 8개의 지체식이 개발되었다. 둘째, 비신호교차로의 지체식을 적용한 추정치가 관측 교통량 자료에 가장 적합한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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