2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.
날로 악화되고 있는 주차문제의 개선을 위하여 지자체에서는 관련법에 의거하여 주차장 수급실태조사를 주기적으로 실시하고 있다. 하지만 기존 평가 방법에서는 조사방법의 한계로 인해 주차공급 및 규제에 의해 수요가 억제된 상태 하에서 발생하는 주차수요를 조사하고 있어, 주차 수급문제 진단의 핵심이 될 수 있는 대상지역 내 주차 이용수요의 발생 총량을 정확하게 파악할 수 없는 실정이다. 또한 현황연도만을 대상으로 분석을 실시하고 있어, 장래 주차 문제에 대한 예상과 분석에는 한계를 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 기존 평가 방법과 차별성을 갖는 개선된 주차장 수급실태 평가 방법을 제시하고, 기존 평가 방법을 적용한 분석 결과와의 상호 비교를 통하여 개선된 평가 방법이 주차문제 개선을 위한 장기적 관점의 주차정책 수립에 유용할 수 있음을 보여준다.
최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.
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.
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.
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.
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)
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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